本文關(guān)鍵詞：基于博文質(zhì)量評估的微博過濾研究

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【摘要】：目前社交網(wǎng)絡媒體已逐漸取代傳統(tǒng)新聞媒體,成為人們獲取信息、交流觀點、發(fā)表意見的主要平臺。但是隨著微博參與者數(shù)量的爆發(fā)式增長,用戶面臨“信息過載,知識缺乏”的窘境。微博過濾技術(shù)能夠幫助用戶過濾無關(guān)垃圾信息,并根據(jù)用戶興趣挖掘相關(guān)內(nèi)容,因而得到研究者的廣泛關(guān)注。已有的研究表明,將微博過濾建模成簡單信息檢索問題無助于提高微博過濾性能。這主要是因為微博作為典型的短文本,微博過濾面臨極端的詞稀疏問題,導致傳統(tǒng)檢索模型無法有效估計參數(shù)而失效。有鑒于此,本文通過引入了微博博文質(zhì)量模型,將微博過濾問題建模成根據(jù)博文質(zhì)量,對檢索出的相關(guān)博文進行深化排序的問題,提出了一種新穎的微博信息過濾處理框架。本文的主要貢獻包括:首先,本文給出了基于質(zhì)量模型的微博過濾系統(tǒng)設計。在對研究涉及的相關(guān)知識進行綜述的基礎上,將微博過濾任務建模成依據(jù)博文質(zhì)量進行的博文排序問題,提出了一種新穎的微博信息過濾處理框架,并詳細介紹了微博過濾系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設計、關(guān)鍵模塊和功能描述。其次,本文研究了基于同質(zhì)性約束的微博內(nèi)容最優(yōu)低秩表達方法�？紤]到微博內(nèi)容表達的不規(guī)范性,微博內(nèi)容特征往往很高但特征極其稀疏,給微博的分析和研究帶來了很大的不便�；谏鲜隹紤],對微博“內(nèi)容—文檔”矩陣進行因子化分解,用分解得到的低秩矩陣和微博檢索特征矩陣綜合得到了微博內(nèi)容特征表達,并通過引入同質(zhì)性系數(shù)約束進一步優(yōu)化表達矩陣。再次,本文研究了基于稀疏特征約束的博文質(zhì)量評估模型方法。我們根據(jù)微博內(nèi)容最優(yōu)低秩表達,建立了微博博文質(zhì)量評估模型,根據(jù)博文質(zhì)量實現(xiàn)相關(guān)博文推薦和無關(guān)博文過濾。同時為了減少微博質(zhì)量評估模型的復雜度、降低回歸模型的分類風險,使用基于稀疏特征約束的廣義線性回歸模型,進一步降低微博博文質(zhì)量評估模型函數(shù)的特征變量依賴性。最后,本文在公開數(shù)據(jù)集上驗證了算法的有效性,在TREC Microblog Track2015實驗數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,和現(xiàn)有的微博過濾方法相比,本文提出的微博質(zhì)量模型可以對微博過濾系統(tǒng)的排序性能進行優(yōu)化,平均NDCG值有了一定提高。
【關(guān)鍵詞】：微博過濾 模型 分解 性約束 約束
【學位授予單位】：北京工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.092;TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1. 研究背景以及意義9-10
• 1.2. 研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.3 現(xiàn)有研究存在的問題12
• 1.3. 主要研究內(nèi)容12-13
• 1.4. 論文結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 相關(guān)技術(shù)研究綜述15-25
• 2.1. 微博過濾系統(tǒng)綜述15-17
• 2.1.1 信息檢索模型15-17
• 2.1.2 微博過濾17
• 2.2. 查詢擴展技術(shù)17-20
• 2.2.1 基于近義詞詞典的查詢擴展18
• 2.2.2 基于文檔集分析的查詢擴展18-19
• 2.2.3 基于外部源查詢擴展技術(shù)19-20
• 2.3. 矩陣分解20-22
• 2.3.1 奇異值分解20-21
• 2.3.2 非負矩陣分解21-22
• 2.4. 稀疏特征約束的正則化理論22-23
• 2.5. 本章小結(jié)23-25
• 第3章 基于博文質(zhì)量的微博過濾系統(tǒng)25-35
• 3.1. 問題建模25-26
• 3.2. 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)26-29
• 3.3. 基于維基百科的查詢擴展模塊29
• 3.4. 微博過濾系統(tǒng)29-31
• 3.5. 微博博文質(zhì)量模型31-33
• 3.6. 本章小結(jié)33-35
• 第4章 基于同質(zhì)性約束的微博內(nèi)容最優(yōu)低秩表達方法研究35-43
• 4.1. 相關(guān)知識理論35-38
• 4.1.1 非負矩陣分解技術(shù)35-37
• 4.1.2 同質(zhì)性系數(shù)37-38
• 4.2. 基于同質(zhì)性約束的微博內(nèi)容最優(yōu)低秩表達方法模型建模38
• 4.3. 基于同質(zhì)性約束的微博內(nèi)容最優(yōu)低秩表達方法求解38-41
• 4.4. 本章小結(jié)41-43
• 第5章 基于稀疏特征約束的博文質(zhì)量評估模型方法43-49
• 5.1. 基于稀疏特征約束的博文質(zhì)量評估模型建模43
• 5.2. 模型參數(shù)正則化43-45
• 5.3. L1-范數(shù)正則化45-46
• 5.4. 正則化優(yōu)化問題求解46-48
• 5.5. 本章小結(jié)48-49
• 第6章 實驗設計以及結(jié)果分析49-59
• 6.1. 實驗環(huán)境以及評價方法49
• 6.2. 數(shù)據(jù)組織49-50
• 6.3. 實驗設計50-51
• 6.4. 實驗結(jié)果51-56
• 6.5. 實驗結(jié)果分析56-57
• 6.6. 實驗總結(jié)57-59
• 結(jié)論59-61
• 參考文獻61-65
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術(shù)論文65-67
• 致謝67

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