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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,社會化網(wǎng)絡(luò)迅速流行,并在人們的日常生活中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,為信息傳播、經(jīng)驗(yàn)分享、生活交流等活動開拓了重要渠道。也因此,社會化網(wǎng)絡(luò)中用戶間的關(guān)系強(qiáng)度引起了研究者的高度重視。
社會化網(wǎng)絡(luò)在多個領(lǐng)域的重要作用逐漸凸顯,如應(yīng)用于好友推薦、商品推薦、鏈路預(yù)測等。就個性化服務(wù)推薦而言,社會化網(wǎng)絡(luò)用戶間的關(guān)系強(qiáng)度是進(jìn)行推薦的重要依據(jù)。目標(biāo)推薦用戶的喜好往往跟與他有較強(qiáng)關(guān)系強(qiáng)度的用戶更接近,而來自具有親密關(guān)系的人的推薦也
2、往往是更容易被接受的。因此,社會化網(wǎng)絡(luò)中用戶間關(guān)系強(qiáng)度的重要性不言而喻。但目前已有的關(guān)系強(qiáng)度計(jì)算方法考慮都較為片面,許多研究只是籠統(tǒng)地對社會化網(wǎng)絡(luò)中用戶間的關(guān)系強(qiáng)度進(jìn)行計(jì)算,而未針對特定的情況進(jìn)行研究,并且許多研究只針對社會化網(wǎng)絡(luò)中用戶間存在的直接關(guān)系進(jìn)行研究,而忽略具有舉足輕重的間接關(guān)系,因此計(jì)算結(jié)果的精確度有待提高。
基于以上問題,本文提出了一種基于活動領(lǐng)域分類與間接關(guān)系融合的社會化網(wǎng)絡(luò)用戶關(guān)系強(qiáng)度計(jì)算模型,主要研究內(nèi)容主
3、要包括以下幾個方面:
第一,通過爬蟲獲取社會化網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理(包括中文分詞、去停用詞),轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的文檔數(shù)據(jù)集,去除垃圾數(shù)據(jù),有助于計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確性的提高。
第二,對社會化網(wǎng)絡(luò)中用戶群的交互活動進(jìn)行活動領(lǐng)域分類。用LDA算法對用戶交互活動文檔進(jìn)行集群,利用標(biāo)準(zhǔn)化谷歌距離將結(jié)果集群與活動領(lǐng)域名稱(工作、飲食、購物、旅游、運(yùn)動、娛樂)進(jìn)行相關(guān)度計(jì)算,確定每個結(jié)果集群所屬的活動領(lǐng)域。之后再進(jìn)一步通過相關(guān)度
4、的計(jì)算判斷每個交互活動文檔所屬的活動領(lǐng)域。結(jié)合活動領(lǐng)域分類對社會化網(wǎng)絡(luò)中用戶間的關(guān)系強(qiáng)度進(jìn)行計(jì)算有助于該研究成果后續(xù)能更有針對性地應(yīng)用于其他領(lǐng)域,如應(yīng)用于個性化推薦時(shí),可以分領(lǐng)域進(jìn)行推薦,提高推薦的成功率。
第三,直接關(guān)系強(qiáng)度計(jì)算中充分考慮多種影響因素。結(jié)合個體相似性、時(shí)間性、互動性對每個交互活動領(lǐng)域內(nèi)用戶間的直接關(guān)系強(qiáng)度進(jìn)行計(jì)算,充分考慮了多方面的關(guān)系強(qiáng)度影響因素,有利于直接關(guān)系強(qiáng)度的準(zhǔn)確計(jì)算。
第四,融合間接關(guān)系
5、于關(guān)系強(qiáng)度計(jì)算過程中。考慮到間接關(guān)系在社會化網(wǎng)絡(luò)關(guān)系網(wǎng)中具有舉足輕重的地位,在最終關(guān)系強(qiáng)度的計(jì)算中融合了間接關(guān)系,不僅解決了不存在直接關(guān)系而只存在間接關(guān)系的用戶間關(guān)系強(qiáng)度無法計(jì)算的問題,而且提高了關(guān)系強(qiáng)度計(jì)算的準(zhǔn)確性。
第五,提出了衡量關(guān)系強(qiáng)度計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確性的評價(jià)指標(biāo)。分別與基于文檔級別、集群級別、微博會話的活動領(lǐng)域分類方法比較,評價(jià)本文所提出的活動領(lǐng)域分類方法的效率。并根據(jù)準(zhǔn)確率、召回率和標(biāo)準(zhǔn)衡量搜索引擎質(zhì)量指標(biāo)(NDCG)
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