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微博媒体个性化信息推荐方法的研究

作　者: 王刚
导　师: 王宇颖
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 微博媒体人物兴趣模型相关性计算信息推荐
分类号: TP393.092
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 40次
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内容摘要

微博媒体拥有大量的微博用户，用户间相互交流、发布、分享、传播信息，生成大量的UGC（User Generating Content）信息。用户为了找到感兴趣的微博信息需要花费大量的时间。因此，如何从大量的信息中为用户找到其感兴趣的微博信息显得尤为重要。微博媒体个性化信息推荐通过微博用户信息来理解微博用户兴趣偏好，从而在微博媒体上实现个性化信息推荐的目的。本文设计并讨论了在构建微博媒体人物兴趣模型的基础上，通过分析微博信息与人物兴趣模型的相关性，并以此来向微博用户推荐符合其兴趣爱好的微博信息。本文针对微博媒体，分析了该媒体上与人物相关的数据的特点。由此给出了获取与微博人物相关的信息的方法，然后从这些信息中抽取代表人物兴趣的特征并给出了一个建立微博媒体人物兴趣模型的方法。本文给出了一组微博信息推荐的计算方法，主要从两个方面来计算：1）微博信息本身的质量；2）微博信息与人物兴趣模型的相关性。其中，微博信息与人物兴趣模型相关性从三种特征因素来度量：1）内容性特征；2）微博用户个人行为性特征；3）微博用户所处群体的群体行为性特征。通过一组实验发现微博本身的质量和个人行为性特征在个性化信息上的表现力较好。本文最后在微博媒体人物兴趣模型和微博信息推荐的研究的基础上，实现了一个应用系统：微博媒体人物兴趣分析系统。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-8
第1章绪论  8-18
  1.1 课题的研究背景  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-16
    1.2.1 推荐系统简介  9
    1.2.2 推荐系统的研究现状  9-11
    1.2.3 基于内容的方法  11-14
    1.2.4 协同推荐  14
    1.2.5 混合法  14-15
    1.2.6 基于内容的推荐系统存在的问题  15-16
    1.2.7 协同推荐存在的数据稀疏问题  16
    1.2.8 总结  16
  1.3 课题研究内容及意义  16-17
  1.4 论文内容组织结构  17-18
第2章微博媒体人物兴趣模型的研究  18-30
  2.1 微博媒体简介  18-20
  2.2 微博媒体人物数据获取  20-22
  2.3 微博媒体人物兴趣分析  22-24
    2.3.1 社交圈（朋友圈）  22
    2.3.2 发布的微博信息  22-23
    2.3.3 接收的微博信息  23
    2.3.4 行为信息  23
    2.3.5 用户分类  23-24
  2.4 微博媒体人物兴趣建模方法  24-27
  2.5 实验结果及分析  27-28
    2.5.1 实验数据  27
    2.5.2 微博媒体人物兴趣建模结果  27-28
  2.6 本章小结  28-30
第3章基于人物兴趣模型的个性化信息推荐的研究  30-44
  3.1 引言  30
  3.2 基于人物兴趣模型的信息推荐  30-34
    3.2.1 微博信息本身的质量  30-31
    3.2.2 微博信息与用户兴趣的相关性计算  31-34
  3.3 实验  34-43
    3.3.1 实验数据  34-35
    3.3.2 实验策略  35
    3.3.3 评价指标及评价策略  35
    3.3.4 实验权值的设置  35-37
    3.3.5 实验结果及分析  37-43
  3.4 本章小结  43-44
第4章面向微博的个人分析应用系统  44-53
  4.1 引言  44
  4.2 系统来源  44-45
  4.3 系统整体框架  45-46
  4.4 系统功能  46-52
    4.4.1 关系图谱  46-49
    4.4.2 话题图谱  49-50
    4.4.3 关键词云  50-52
  4.5 本章小结  52-53
结论  53-55
参考文献  55-60
致谢  60

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