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文檔簡介
1、隨著在線社交網(wǎng)絡(luò)的逐漸興起,越來越多的互聯(lián)網(wǎng)用戶開始廣泛通過在線社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)布信息、傳遞資源和維護各種社會關(guān)系。由于在線社交網(wǎng)絡(luò)的參與群體和內(nèi)容形式的多樣性,網(wǎng)絡(luò)資源與信息的主要發(fā)布者已經(jīng)從傳統(tǒng)的門戶網(wǎng)站逐漸發(fā)展到社交網(wǎng)絡(luò)中無處不在的網(wǎng)絡(luò)用戶。以社交網(wǎng)絡(luò)用戶為主體的文本、圖像、影音頻等各種網(wǎng)絡(luò)資源迅速涌現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)之上,構(gòu)成了大數(shù)據(jù)時代不可忽視的重要資源。因此,如何從海量的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)與資源中快速準確地檢索到用戶需要的內(nèi)容或資源成為一個亟待解
2、決的問題。
無論是在以內(nèi)容為中心的多媒體網(wǎng)絡(luò)中還是在以人為中心的社交網(wǎng)絡(luò)中,搜索引擎一直是社交網(wǎng)絡(luò)用戶用于發(fā)現(xiàn)權(quán)威信息的主要源泉。許多相關(guān)研究已經(jīng)證實了基于圖結(jié)構(gòu)的排序算法有助于通過社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的鏈接關(guān)系傳遞權(quán)值發(fā)現(xiàn)權(quán)威信息,進而通過提升社交網(wǎng)絡(luò)中專家用戶的排序并降低垃圾信息用戶的排序以實現(xiàn)信息檢索的目的。盡管如此,現(xiàn)有的工作很少關(guān)注通過挖掘不同用戶之間的主題相關(guān)性,進而設(shè)計以人為中心的基于主題相關(guān)性的個性化專家排序算法。<
3、br> 在本文的研究工作中,本文通過研究社交問答網(wǎng)絡(luò)中的用戶標簽信息所反映的用戶主題興趣分布,實驗驗證了用戶主題興趣中的同質(zhì)性規(guī)律,即有相同或相似興趣愛好的社交網(wǎng)絡(luò)用戶之間產(chǎn)生共同評論或共同關(guān)注同一話題的概率隨著他們的興趣相似程度的提高而相應(yīng)提高。基于此,本文提出了以人為中心的基于主題相關(guān)性的個性化專家排序算法,同時考慮用戶的權(quán)威性和主題相關(guān)性用于計算社交網(wǎng)絡(luò)用戶的專家排序。為了驗證基于主題相關(guān)性的個性化專家排序算法的可行性與算法性能
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