本文關(guān)鍵詞：社會化標(biāo)注中用戶標(biāo)簽的主題鮮明性研究　出處：《浙江理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：在社會化標(biāo)注中,允許用戶自由地使用標(biāo)簽對信息資源進行標(biāo)注,極大地激發(fā)了大眾參與的積極性與主動性。這種開放、靈活、有趣的信息分類組織方式反映了用戶的主觀思想,應(yīng)當(dāng)挖掘社會化標(biāo)注的使用模式與規(guī)律以及努力探索它的最佳使用�，F(xiàn)有研究著重于把標(biāo)簽作為單獨的個體角度研究標(biāo)簽的使用模式和規(guī)律,較少關(guān)注于標(biāo)簽主題角度。但用戶使用的標(biāo)簽久而久之形成了不同的標(biāo)注主題,揭示用戶的差異性,這對于基于用戶的興趣偏好提供個性化服務(wù)而言具有重要意義。因此有必要從標(biāo)簽主題角度出發(fā)探討社會化標(biāo)注的模式與規(guī)律。為此,結(jié)合國家自然科學(xué)基金項目“泛在計算環(huán)境中社會化驅(qū)動的情境感知個性化信息服務(wù)研究”(項目編號:71471165)開展用戶標(biāo)簽的主題鮮明性研究。本文的主要工作和貢獻如下:(1)社會化標(biāo)簽主題建模。將社會化標(biāo)注中用戶持久的標(biāo)注行為產(chǎn)生的用戶標(biāo)簽集與文檔主題模型中文檔詞匯類比,結(jié)合LDA理論基礎(chǔ)構(gòu)建社會化標(biāo)簽主題模型,獲取用戶標(biāo)簽主題概率分布。(2)用戶活躍度刻畫與用戶社區(qū)發(fā)現(xiàn)。根據(jù)超網(wǎng)絡(luò)中超度的概念定義了用戶的活躍度,刻畫用戶標(biāo)注的活躍程度;同時依據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論知識,分別以用戶朋友關(guān)系和標(biāo)注關(guān)系構(gòu)建了以用戶為節(jié)點的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),并使用了Wakita-Tsurumi社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法進行網(wǎng)絡(luò)劃分,獲取用戶社區(qū)。(3)度量指標(biāo)的構(gòu)建。借鑒信息論中信息熵的概念,構(gòu)建了度量用戶標(biāo)簽主題鮮明性的量化指標(biāo),包括用戶主題熵、用戶平均主題熵及用戶社區(qū)主題熵。(4)實證分析。選取來自Last.fm和MovieLens社會化標(biāo)注平臺的用戶數(shù)據(jù),從單用戶、用戶活躍度以及用戶社區(qū)3個角度出發(fā),對用戶標(biāo)簽的主題鮮明性展開實證分析。實證結(jié)果表明:(1)主題極鮮明的用戶較少,大部分用戶主題較模糊;(2)隨著用戶標(biāo)注資源數(shù)量的增加,標(biāo)簽主題的鮮明性越強;(3)用戶社區(qū)中成員用戶對少數(shù)主題的認識程度較相似,對大部分主題的認識各不相同。研究發(fā)現(xiàn)揭示了用戶標(biāo)注的標(biāo)簽主題模式和規(guī)律,有益于社會化標(biāo)注在網(wǎng)絡(luò)資源的組織和發(fā)現(xiàn)。
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F49

【參考文獻】

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