本文關(guān)鍵詞：基于用戶信譽(yù)評(píng)級(jí)的UGC質(zhì)量預(yù)判方法　出處：《鄭州大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 用戶信息行為 信譽(yù)評(píng)級(jí) UGC 質(zhì)量預(yù)判

【摘要】：Web2.0時(shí)代的到來(lái)改變了原有的信息生產(chǎn)方式,信息來(lái)源由經(jīng)專業(yè)編輯審核后的書(shū)籍、報(bào)紙、電視節(jié)目等,轉(zhuǎn)變?yōu)榭捎扇我鈧�(gè)體或群體創(chuàng)作、恣意傳播的內(nèi)容。UGC(User-Generated Content)的激增在豐富網(wǎng)絡(luò)信息資源的同時(shí),其質(zhì)量參差不齊,影響互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的健康發(fā)展。如何對(duì)低質(zhì)量UGC進(jìn)行及時(shí)有效地評(píng)估與甄別、對(duì)高質(zhì)量UGC進(jìn)行高效地組織和管理,影響著網(wǎng)絡(luò)信息環(huán)境的生存與發(fā)展。目前,已有關(guān)于UGC質(zhì)量評(píng)價(jià)與控制的研究多是從信息內(nèi)容角度出發(fā),忽略了用戶行為因素。本研究從用戶信息行為角度出發(fā),通過(guò)對(duì)用戶歷史行為與UGC質(zhì)量關(guān)系的挖掘,建立用戶信譽(yù)評(píng)分機(jī)制,進(jìn)而建立基于用戶信譽(yù)評(píng)級(jí)的UGC質(zhì)量預(yù)判模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶未來(lái)產(chǎn)出UGC質(zhì)量的有效預(yù)判。研究共分為六個(gè)章節(jié),第一章、第二章主要是對(duì)UGC研究背景和相關(guān)理論的闡釋;第三章、第四章主要是對(duì)影響UGC質(zhì)量的用戶信息行為因素的分析和基于用戶信譽(yù)評(píng)級(jí)的UGC質(zhì)量預(yù)判模型的構(gòu)建,通過(guò)挖掘與分析用戶過(guò)往信息活動(dòng)中所產(chǎn)生的創(chuàng)建行為、轉(zhuǎn)發(fā)行為和評(píng)論行為等歷史信息行為,進(jìn)而為用戶建立起個(gè)人信息行為信譽(yù)評(píng)級(jí)模型;第五章、第六章主要是對(duì)模型有效性的驗(yàn)證及對(duì)未來(lái)研究的展望,通過(guò)爬蟲(chóng)抓取和用戶提交相結(jié)合的方法獲取六位用戶一年間使用微博的行為數(shù)據(jù),并以一自然周為一個(gè)評(píng)測(cè)周期,共測(cè)得53個(gè)時(shí)間點(diǎn)下的用戶信息行為數(shù)據(jù),進(jìn)而計(jì)算出用戶信譽(yù)得分。同時(shí)為降低評(píng)價(jià)過(guò)程的主觀性,設(shè)計(jì)UGC信息質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng),輔助評(píng)估用戶歷史行為信息質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型不同于以往依賴單一文本分析對(duì)UGC質(zhì)量評(píng)估的方法,其結(jié)合信息學(xué)和行為學(xué)方法,具備較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。由于對(duì)用戶信譽(yù)等級(jí)的評(píng)分尚沒(méi)有統(tǒng)一的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),致使研究中存在一定程度上的主觀性。同時(shí),根據(jù)用戶過(guò)往行為記錄疊加起來(lái)的用戶信譽(yù),只能對(duì)用戶未來(lái)行為向好或向壞的趨勢(shì)做出一定的預(yù)判。因此,未來(lái)的研究可在建立統(tǒng)一用戶信譽(yù)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,更深層次地挖掘影響UGC質(zhì)量的用戶信息行為,結(jié)合語(yǔ)義分析方法和情感分析方法,進(jìn)一步提高UGC質(zhì)量預(yù)判的準(zhǔn)確度。本研究獲得國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目資助,項(xiàng)目編號(hào)15BTQ064。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：G252

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本文編號(hào)：1350610