【摘要】：微博是互聯(lián)網(wǎng)的新產(chǎn)物，微博已經(jīng)具備了信息快速、廣泛傳播的基礎(chǔ)條件，隨著用戶規(guī)模的迅速擴張，以及其內(nèi)部運行機制的不斷完善，它在社會信息傳播中所能發(fā)揮的空間將越來越大。微博用戶可以不受時間空間的限制，持續(xù)不斷地對某條信息作出評論和轉(zhuǎn)發(fā)，使得該信息可能在極短時間內(nèi)以“核裂變”的方式被成百上千的用戶轉(zhuǎn)發(fā)，從而演化成引起輿論關(guān)注的社會新聞事件；面對內(nèi)容龐雜、數(shù)量巨大的訊息，用戶很容易眼花繚亂，為垃圾訊息所困擾。因此，龐大而瑣碎的信息、頻繁變化的話題，名人效應(yīng)等等，都在一定程度上影響了微博的長期傳播效果 微博核心價值是建立在獨特的信息發(fā)布機制、信息獲取機制及信息傳播機制上的，這些機制滿足了大眾及時、簡單溝通的需求，迎合了“碎片化”的生活方式。微博的出現(xiàn)和迅猛發(fā)展，大大拓展了網(wǎng)絡(luò)信息傳播渠道，同時也對規(guī)范網(wǎng)絡(luò)傳播秩序、確保網(wǎng)絡(luò)信息安全提出了新的課題。總體來看，微博具有的個體性、即時性、分享性、參與性，往往使其兼具“天使”和“魔鬼”的雙重面貌，也給微博領(lǐng)域的信息評論引導(dǎo)帶來了巨大的機遇和挑戰(zhàn)。 本論文的理論價值主要在于對微博的信息組織架構(gòu)、傳播模式和影響力形成機理進行研究，利用微本體技術(shù)改善微博信息資源的組織方式，尋找利于微博管理的最合適的信息架構(gòu)，分析微博產(chǎn)生裂變式傳播能量和海量信息的動因，提出基于微本體建模的微博信息管理體系，所有這些將有效地豐富現(xiàn)有微博研究的理論體系，豐富信息資源管理相關(guān)理論。 本論文主要解決現(xiàn)有微博信息管理中的技術(shù)問題。從本體建模的思想出發(fā)，利用本體建模思想對微博信息的組織和傳播進行了規(guī)范，有效的提高了微博信息描述問題的規(guī)范性，同時利用自由分類法和本體技術(shù)構(gòu)造的微本體來組織微博信息，實現(xiàn)微博信息傳播中的可檢測和可控性，為微博信息管理在技術(shù)層面上提供了具體的實現(xiàn)方法，同時結(jié)合用戶層面的管理提出基于本體的微博信息用戶推薦機制。本論文的研究創(chuàng)新點主要存在以下三個方面： 以形式概念分析和本體來規(guī)范微博信息組織。在形式概念分析的背景下構(gòu)建一種基于Folksonomy的類似本體的結(jié)構(gòu)——微本體，這種結(jié)構(gòu)化的信息形式既可以結(jié)合Folksonomy的優(yōu)點，讓所有用戶參與到本體構(gòu)建中去，降低微博信息本體的構(gòu)建成本和復(fù)雜度；又可以擁有本體的優(yōu)點，形成結(jié)構(gòu)化的、無歧義的、易控制的信息組織結(jié)構(gòu)，便于信息的管理和傳播。 以系統(tǒng)學(xué)和本體來規(guī)范微博信息傳播。以系統(tǒng)的視角，即以系統(tǒng)穩(wěn)定性、系統(tǒng)臨界行為、系統(tǒng)可控性來研究微博信息的傳播。從信息建模的角度，通過對微博信息抽取而成的微博信息傳播本體的監(jiān)測從而達到微博信息傳播預(yù)警的目的。 基于信息創(chuàng)生系統(tǒng)演化提出了全方位的微博信息管理模型（研究方法創(chuàng)新）。利用信息創(chuàng)生系統(tǒng)和微博信息系統(tǒng)的融合演化，說明了信息架構(gòu)在微博信息管理中重要性，通過提出得微博信息創(chuàng)生系統(tǒng)的分層演化模型來說明新構(gòu)建的微博信息管理模型的合理性。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：G206
【圖文】：

圖 6-2 網(wǎng)格領(lǐng)域本體匹配算法描述.4.2 基于微博用戶推薦本體的 LDA 主題推薦微博信息推薦本質(zhì)上屬于微博信息組織的內(nèi)容，但是由于涉及到用戶角色的出現(xiàn)，博信息中信息推薦問題已不單單是信息組織問題，其融合了信息傳播的若干內(nèi)容，成立在微博信息組織與傳播之上的一種用戶服務(wù)功能。目前，由于用戶數(shù)據(jù)稀疏性和用息的非結(jié)構(gòu)化帶來的推薦不準確的問題成為影響微博發(fā)展的制約因素。以多級過濾和推薦模型為趨勢的個性化推薦和精準化推薦研究成為微博用戶信息推薦研究的主流。微博推薦系統(tǒng)結(jié)合了用戶的喜好、話題與話題的相似程度、狀態(tài)與狀態(tài)的相似程度等模式，在微博推薦系統(tǒng)中具有良好的效果。另外，針對用戶信息的非結(jié)構(gòu)化問題，以的本體架構(gòu)為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來構(gòu)建微博信息推薦系統(tǒng)的底層數(shù)據(jù)庫，結(jié)合改進的 LDA 模型微博信息和用戶的推薦，將有效的提高微博信息推薦的精度和質(zhì)量。

文提到用戶層中，需要注意的是，對于微博用戶的集合U={u1,u2 ,。。,u微博用戶ui ，按照上面的思想合并其微博內(nèi)容得到一個詞頻向量的表示,tfi,2…tfi,v> 。而對于主題層面而言，用戶ui 向量記為{ pui,1 pui,1….., pui ,k圖 6-3 文檔-主題-詞的三層關(guān)系圖 6-4 用戶—主題—詞的三層關(guān)系

得到微博用戶生成主題的概率多項分布，用來表征微博用戶的興趣模型。在使用中，該興趣模型的用戶層就對應(yīng)到原始LDA模型中的文檔層，即由文檔-主題-詞的三層關(guān)系變?yōu)榱擞脩?主題-詞的關(guān)系，如果用矩陣表示就如圖6-4和圖6-5所示。

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本文編號：2787044