本文關(guān)鍵詞：基于用戶圈和內(nèi)容聯(lián)動(dòng)關(guān)系的UGC內(nèi)容質(zhì)量評估

  更多相關(guān)文章： 用戶產(chǎn)生內(nèi)容 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析 內(nèi)容質(zhì)量評估 UCCC算法 用戶圈劃分

【摘要】：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和社交網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模普及,越來越多的用戶每天會(huì)產(chǎn)生數(shù)以億計(jì)的用戶產(chǎn)生內(nèi)容(UGC)。然而,由于用戶發(fā)表內(nèi)容的門檻的降低,任何用戶在任何時(shí)間都可以發(fā)表自己的想法,因此,也導(dǎo)致了用戶產(chǎn)生內(nèi)容的質(zhì)量參差不齊。但是用戶產(chǎn)生內(nèi)容無論在商業(yè)價(jià)值的挖掘還是在政府對輿論的監(jiān)督等方面都有著重要的作用,因此,在大規(guī)模的UGC數(shù)據(jù)中尋找高質(zhì)量的內(nèi)容就成為了一個(gè)重要的研究課題。在本文中,我們提出了一種新的UGC質(zhì)量的評估方法,該方法使用了在社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶圈結(jié)構(gòu),也就是一些興趣愛好相似的人組成的一種社區(qū)結(jié)構(gòu)。從直觀來看,內(nèi)容吸引用戶圈的數(shù)量比吸引用戶的數(shù)量更加能夠表現(xiàn)其內(nèi)容的質(zhì)量。因?yàn)檫@說明該內(nèi)容覆蓋的用戶層面更廣,更具有潛力成為熱點(diǎn)內(nèi)容。因此,本文提出了基于用戶圈和內(nèi)容聯(lián)動(dòng)關(guān)系的UGC內(nèi)容質(zhì)量評估算法,簡稱UCCC算法。UCCC算法基于用戶圈網(wǎng)絡(luò)圖,內(nèi)容網(wǎng)絡(luò)圖和用戶圈-內(nèi)容網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行計(jì)算。其計(jì)算原理是基于用戶圈-內(nèi)容質(zhì)量的互增強(qiáng)原理。即與內(nèi)容相關(guān)的用戶圈質(zhì)量越高,內(nèi)容質(zhì)量越高；而內(nèi)容的質(zhì)量越高,也證明與其相關(guān)的用戶圈的質(zhì)量也越高。 本文基于真實(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了UGC質(zhì)量評估實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明UCCC算法在大部分實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)上的評估效果要優(yōu)于其他的算法,同時(shí)也證明了用戶圈維度特征相比用戶維度在UGC質(zhì)量評估中更加有效。 本論文研究得到國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于hLDA層次主題模型的中文多文檔摘要研究”(項(xiàng)目批準(zhǔn)號(hào)：61202247)和“面向不確定性的Web2.0用戶創(chuàng)作內(nèi)容管理研究”(項(xiàng)目批準(zhǔn)號(hào)：71231002)的資助。
【關(guān)鍵詞】：用戶產(chǎn)生內(nèi)容 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析 內(nèi)容質(zhì)量評估 UCCC算法 用戶圈劃分
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O157.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-8
• 目錄8-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.1.1 研究背景11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本課題研究工作13
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第二章 UGC質(zhì)量評估中運(yùn)用的模型及算法15-27
• 2.1 PageRank算法15-17
• 2.1.1 PageRank算法前提15
• 2.1.2 PageRank算法原理15-16
• 2.1.3 PageRank算法修正16
• 2.1.4 PageRank算法的優(yōu)缺點(diǎn)16-17
• 2.2 HITS算法17-18
• 2.2.1 HITS算法前提17
• 2.2.2 HITS算法基本思想和計(jì)算方法17
• 2.2.3 HITS算法存在的問題17-18
• 2.3 意見領(lǐng)袖發(fā)現(xiàn)算法18-22
• 2.3.1 意見領(lǐng)袖18-19
• 2.3.2 TwitterRank算法19-20
• 2.3.3 IP算法20-22
• 2.4 LDA主題模型22-23
• 2.4.1 詞袋模型22
• 2.4.2 LDA模型核心思想22-23
• 2.4.3 潛在狄利克雷分配特點(diǎn)23
• 2.5 圖分割算法23-25
• 2.5.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)23-24
• 2.5.2 GN算法24
• 2.5.3 Fast Unfolding算法24-25
• 2.6 文本相似度計(jì)算方法25-26
• 2.6.1 TF-IDF算法25
• 2.6.2 余弦相似度算法25-26
• 2.7 本章小結(jié)26-27
• 第三章 UGC質(zhì)量評估框架27-33
• 3.1 構(gòu)建用戶圈網(wǎng)絡(luò)圖G_(UC)27-28
• 3.1.1 構(gòu)建用戶網(wǎng)絡(luò)圖G_U27-28
• 3.1.2 劃分用戶圈28
• 3.1.3 構(gòu)建用戶圈網(wǎng)絡(luò)圖G_(UC)28
• 3.2 構(gòu)建內(nèi)容網(wǎng)絡(luò)圖G_(CT)28-29
• 3.3 構(gòu)建內(nèi)容-用戶圈網(wǎng)絡(luò)圖G_(CC)29-31
• 3.3.1 計(jì)算用戶發(fā)布的內(nèi)容與指定內(nèi)容的相似度29-30
• 3.3.2 計(jì)算內(nèi)容-用戶圈的轉(zhuǎn)移概率30
• 3.3.3 計(jì)算用戶圈-內(nèi)容的轉(zhuǎn)移概率30-31
• 3.4 UGC質(zhì)量評估計(jì)算方法(UCCC)31-32
• 3.4.1 構(gòu)建轉(zhuǎn)移概率矩陣31
• 3.4.2 UGC質(zhì)量評估計(jì)算方法31-32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 第四章 基于用戶和內(nèi)容聯(lián)動(dòng)關(guān)系的UGC內(nèi)容質(zhì)量評估33-36
• 4.1 構(gòu)建用戶-內(nèi)容網(wǎng)絡(luò)圖33-34
• 4.1.1 計(jì)算內(nèi)容到用戶的邊的權(quán)重33-34
• 4.1.2 計(jì)算用戶到內(nèi)容的邊的權(quán)重34
• 4.2 構(gòu)建轉(zhuǎn)移概率矩陣34
• 4.3 UCC算法進(jìn)行UGC質(zhì)量評估34-35
• 4.4 本章小結(jié)35-36
• 第五章 UGC內(nèi)容質(zhì)量評估實(shí)驗(yàn)36-50
• 5.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理36-37
• 5.2 構(gòu)建用戶網(wǎng)絡(luò)圖并劃分用戶圈37-39
• 5.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析39-48
• 5.4 本章小結(jié)48-50
• 第六章 總結(jié)與展望50-51
• 6.1 本文的工作總結(jié)50
• 6.2 未來展望50-51
• 參考文獻(xiàn)51-53
• 致謝53-54
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文54

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：914764