發(fā)布時(shí)間：2017-12-06 08:00

  本文關(guān)鍵詞：基于主題模型的社交網(wǎng)絡(luò)用戶畫像分析方法

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【摘要】：用戶畫像是指最能代表一個(gè)人的一系列特征(例如年齡、性別、居住地、工作地點(diǎn)等等),用戶畫像分析是指推斷用戶特征的過程、手段和方法,同時(shí)也是對(duì)個(gè)人貼上精確的標(biāo)簽的有效手段,對(duì)基于用戶個(gè)性化信息的一系列實(shí)際應(yīng)用(例如個(gè)性化搜索、個(gè)性化推薦等等)有著很大幫助。隨著社交網(wǎng)絡(luò)(例如Facebook、Twitter等等)的快速發(fā)展,積累了大量的用戶社交信息和用戶屬性信息,這些所積累的信息為從社交關(guān)系的角度構(gòu)建用戶畫像提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本文通過對(duì)用戶屬性信息的填寫完整度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn),在社交網(wǎng)絡(luò)的用戶屬性信息中只有部分用戶的屬性信息是已知的,例如在Facebook中僅有40%的用戶填寫了完整的Location信息。為了合理地結(jié)合這些已有的部分用戶屬性信息和完整的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息構(gòu)建更加精準(zhǔn)的用戶畫像分析算法,本文提出了一種創(chuàng)新的基于主題模型的半監(jiān)督的社交網(wǎng)絡(luò)用戶畫像分析模型(UPTM)將用戶的社交信息和已知的部分用戶屬性信息(例如教育背景、居住地等等)整合到一個(gè)統(tǒng)一的主題模型框架中,然后使用標(biāo)簽傳播算法(Label Propagation)對(duì)UPTM的結(jié)果做精調(diào),最終提供了一個(gè)基于用戶社交信息和部分已知的用戶屬性信息的基于主題模型的半監(jiān)督用戶畫像分析方法。本文在實(shí)驗(yàn)部分基于四種不同的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)并通過真實(shí)數(shù)據(jù)集上不同的用戶屬性預(yù)測(cè)任務(wù)做了對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果論證了本文提出的基于主題模型的算法框架在用戶畫像任務(wù)上的準(zhǔn)確性上較于其他方法有明顯的優(yōu)勢(shì)。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP393.09;TP181

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5 杜p，

本文編號(hào)：1257871