本文關(guān)鍵詞：社交媒體信息結(jié)構(gòu)化組織及其應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：社交媒體是Web2.0時(shí)代新興的一種重要的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來源,其中所包含的海量、多源的社交媒體信息可以被廣泛應(yīng)用于信息檢索和數(shù)據(jù)挖掘等信息技術(shù)領(lǐng)域。與此同時(shí),社交媒體的不規(guī)范性、多樣性以及即時(shí)性等特點(diǎn)也為社交媒體信息在這些領(lǐng)域的應(yīng)用帶來了新的挑戰(zhàn)。為此,本文對(duì)基于話題樹的社交媒體信息結(jié)構(gòu)化組織方法及其應(yīng)用進(jìn)行了研究。其中,我們首先利用自動(dòng)生成的話題樹實(shí)現(xiàn)了對(duì)社交媒體信息的結(jié)構(gòu)化組織。接下來,為了滿足不同用戶的信息需求,我們對(duì)社交媒體信息的層次化檢索進(jìn)行了研究。最后,為了更加主動(dòng)地為用戶推薦信息,我們提出了基于話題樹的推薦模型以及推薦理由生成算法。具體的,本論文工作主要在以下三個(gè)用戶交互層面上展開:?在信息組織層面,本文提出了一種基于話題樹的社交媒體信息結(jié)構(gòu)化組織方法。與以往的信息組織方法不同,這種方法通過話題樹自動(dòng)生成算法將組織結(jié)構(gòu)構(gòu)造和文檔聚類這兩個(gè)任務(wù)整合為一個(gè)框架,并且實(shí)現(xiàn)了信息組織結(jié)果的動(dòng)態(tài)更新。特別的,該方法利用多源社交媒體之間的互補(bǔ)性來克服單個(gè)數(shù)據(jù)源的不同缺陷,從而極大地提升了信息組織的性能。?在信息檢索層面,本文提出了一種社交媒體信息層次化檢索方法。針對(duì)社交媒體內(nèi)容以及來源的多樣性,該方法一方面利用檢索結(jié)果之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)來獲取對(duì)應(yīng)的話題層次結(jié)構(gòu)。另一方面,它將數(shù)據(jù)源相關(guān)特征融合到傳統(tǒng)文檔排序函數(shù)中,從而顯著改善了對(duì)多源社交媒體信息的檢索性能。?在信息推薦層面,本文提出了一種基于帶權(quán)話題的隱向量推薦模型。該方法利用話題樹中隱含的話題-物品評(píng)分、話題-話題關(guān)聯(lián)以及話題活躍度等信息來克服傳統(tǒng)推薦模型中的數(shù)據(jù)稀疏問題。其中,針對(duì)社交媒體內(nèi)容參差不齊的特點(diǎn),我們采用了一種話題權(quán)重學(xué)習(xí)算法來提升推薦系統(tǒng)的性能,并通過為用戶生成個(gè)性化的推薦理由來進(jìn)一步改善用戶的使用體驗(yàn)。
【關(guān)鍵詞】：社交媒體 話題樹 結(jié)構(gòu)化組織 信息檢索 推薦系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 主要符號(hào)對(duì)照表9-10
• 第1章 引言10-22
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 典型社交媒體介紹11-14
• 1.2.1 網(wǎng)絡(luò)百科11
• 1.2.2 博客11-12
• 1.2.3 網(wǎng)絡(luò)問答社區(qū)12
• 1.2.4 產(chǎn)品評(píng)論12-13
• 1.2.5 微博13
• 1.2.6 不同社交媒體的聯(lián)系與區(qū)別13-14
• 1.3 社交媒體信息的結(jié)構(gòu)化組織與應(yīng)用領(lǐng)域現(xiàn)狀14-20
• 1.3.1 社交媒體信息的組織14-16
• 1.3.2 社交媒體信息在信息檢索領(lǐng)域的應(yīng)用16-18
• 1.3.3 社交媒體信息在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的應(yīng)用18-20
• 1.4 本文的研究重點(diǎn)20-22
• 第2章 社交媒體信息的結(jié)構(gòu)化組織研究22-46
• 2.1 研究背景22-23
• 2.2 研究動(dòng)機(jī)23-25
• 2.3 問題定義25-26
• 2.4 研究方法26-36
• 2.4.1 多源社交媒體數(shù)據(jù)的獲取26
• 2.4.2 話題樹自動(dòng)生成系統(tǒng)框架26-27
• 2.4.3 基于多源投票的子話題提取27-28
• 2.4.4 基于多源特征融合的話題關(guān)系抽取28-32
• 2.4.5 話題樹迭代生成算法32-36
• 2.5 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與結(jié)果36-44
• 2.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集36-37
• 2.5.2 話題詞抽取的性能分析37-39
• 2.5.3 話題樹生成的性能分析39-44
• 2.6 本章小結(jié)44-46
• 第3章 社交媒體信息的層次化檢索研究46-68
• 3.1 研究背景46-47
• 3.1.1 查詢分析46-47
• 3.1.2 文檔排序47
• 3.2 研究動(dòng)機(jī)47-48
• 3.3 問題定義48-51
• 3.3.1 用戶信息需求49-50
• 3.3.2 層次化信息檢索50
• 3.3.3 與話題樹的聯(lián)系和區(qū)別50-51
• 3.4 研究方法51-58
• 3.4.1 層次化信息檢索系統(tǒng)框架51
• 3.4.2 基于標(biāo)簽傳播的查詢分析算法51-52
• 3.4.3 查詢相關(guān)的話題層次結(jié)構(gòu)生成52-54
• 3.4.4 面向多源信息的文檔排序算法54-58
• 3.5 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與結(jié)果58-66
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集58-60
• 3.5.2 話題層次結(jié)構(gòu)生成的性能分析60-63
• 3.5.3 多源文檔排序模型的性能分析63-65
• 3.5.4 在改善傳統(tǒng)檢索結(jié)果中的應(yīng)用65-66
• 3.6 本章小結(jié)66-68
• 第4章 基于帶權(quán)話題樹模型的推薦算法研究68-90
• 4.1 研究背景68-70
• 4.2 研究動(dòng)機(jī)70-71
• 4.3 研究方法71-80
• 4.3.1 基于話題樹的物品建模71-74
• 4.3.2 基于帶權(quán)話題樹的物品推薦模型74-78
• 4.3.3 基于話題關(guān)聯(lián)度的模型改進(jìn)方法78
• 4.3.4 模型參數(shù)求解方法78-80
• 4.3.5 基于物品話題樹的推薦理由生成算法80
• 4.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與結(jié)果80-89
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集80-82
• 4.4.2 話題評(píng)分對(duì)推薦系統(tǒng)的影響82-83
• 4.4.3 話題關(guān)聯(lián)度和話題活躍度對(duì)推薦系統(tǒng)的影響83-84
• 4.4.4 關(guān)于話題權(quán)重學(xué)習(xí)性能的討論84-85
• 4.4.5 與State-of-The-Art推薦算法的性能比較85-86
• 4.4.6 話題樹與其他物品相關(guān)信息對(duì)推薦性能影響的比較86-87
• 4.4.7 基于話題樹的推薦理由生成性能的討論87-89
• 4.5 本章小結(jié)89-90
• 第5章 總結(jié)與展望90-92
• 參考文獻(xiàn)92-101
• 致謝101-103
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果103

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