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基于概率圖模型的社交網(wǎng)絡(luò)信息過濾方法研究

發(fā)布時間:2020-05-26 00:04
【摘要】:隨著社交網(wǎng)絡(luò)平臺的快速發(fā)展,人們面臨著對爆發(fā)性增長的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)無從選擇的困境,信息過濾成為幫助人們擺脫困境的有效方法。社交網(wǎng)絡(luò)信息可分為無用的垃圾廣告信息和正常的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息。垃圾廣告信息降低了用戶體驗,影響了社交網(wǎng)絡(luò)上的科學(xué)研究,所以需要被濾除,這種處理稱為非個性化的信息過濾。而個性化的信息過濾是指從正常的網(wǎng)絡(luò)信息中選取對用戶有益的信息進行推薦。如此不僅提升了社交網(wǎng)絡(luò)平臺的用戶體驗還促進其自身商業(yè)價值的提高。個性化信息過濾需要構(gòu)建準(zhǔn)確的用戶興趣模型,并且能有效的分析預(yù)測用戶的興趣變化方向。這些均以社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ),然而社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)具有復(fù)雜性高、多元性、不確定性等特點,傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法很難很好的處理這種數(shù)據(jù)。概率圖模型有效的結(jié)合了概率論和圖論的優(yōu)勢,能夠有效的處理這種不確定性問題。因此本文通過利用概率圖模型方法中兩種典型的方法-隱含狄利克雷分配(LDA)和概率矩陣分解(PMF)來解決社交網(wǎng)絡(luò)中的垃圾信息過濾和用戶興趣預(yù)測問題,并以此來說明概率圖模型在處理社交網(wǎng)絡(luò)大量復(fù)雜數(shù)據(jù)的優(yōu)勢以及應(yīng)用前景。本文主要研究內(nèi)容概括如下:第一,提出一種新的基于LDA分類特征擴展的微博廣告過濾方法。當(dāng)前的微博垃圾廣告檢測過濾方法主要是基于短文本分類的方法,但其很少考慮微博文本語義、短文本特征稀疏、背景領(lǐng)域特征及非平衡數(shù)據(jù)集分類的問題。本文方法從解決這些問題入手,引入LDA主題模型對短文本按照其所屬類別分類進行特征擴展來緩解文本特征稀疏問題;通過識別背景領(lǐng)域特征并降低其權(quán)重來減弱對分類性能的影響;最后對于非平衡數(shù)據(jù)集的廣告過濾問題,使用欠采樣(under sampling)方法解決。實驗結(jié)果顯示,本文方法可以更準(zhǔn)確的識別并過濾微博中的垃圾廣告信息。第二,構(gòu)建了基于社交圈的用戶興趣預(yù)測方法。針對現(xiàn)存的用戶興趣分析方法僅根據(jù)用戶歷史行為信息、相似用戶等對用戶興趣進行分析,很少有研究工作主動預(yù)測用戶的興趣變化的研究現(xiàn)狀。本文通過細(xì)致的分析發(fā)現(xiàn),影響用戶興趣變化的因素主要有:用戶歷史行為信息、用戶社交關(guān)系、興趣主題間關(guān)聯(lián)關(guān)系以及用戶興趣隨時間的衰減。綜合以上各影響因素,基于PMF方法設(shè)計實現(xiàn)了基于社交圈的興趣預(yù)測方法。綜合各實驗評價指標(biāo)表明,本文方法在用戶興趣預(yù)測準(zhǔn)確率上較當(dāng)前的興趣預(yù)測方法有了一定的提升。
【學(xué)位授予單位】:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TP391.1

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3 羅貴s,

本文編號:2680950


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