在线社交网络中基于用户的知识组织模式研究

摘要

当前社交网络主要依赖分类导航与信息搜索进行较浅层次的信息组织，社交网络上存在海量的数据，影响了用户信息查找的效率，以用户为中心进行UGC与知识社区的组织能够提高用户信息检索的效率，因此研究用户知识组织具有重要意义。
　　本文以在线社交网络中的用户为研究对象，以新浪微博为平台，研究用户生成内容(User Generated Content，UGC)的主题层次体系构建、用户建模、社区发现以及这三个维度的关联等四个方面的内容。
　　UGC的主题层次体系构建能够让用户快速地了解各个主题之间的关系，方便用户快速准确地找到自己感兴趣的内容。本文利用主题模型挖掘潜在主题，抽取各个主题下的文档集合，在此基础上，进一步利用主题模型，挖掘子主题，构建主题层次体系，用以进一步了解主题内容及其热度。
　　在用户建模部分，本文在用户的原创、转发、点赞微博组合得到的不同数据集上，运用作者主题模型，获取每个用户自身的建模结果;并结合粉丝集合、关注集合的建模结果对用户兴趣模型进行扩展更新。此外，本文对机构用户的官方微博进行用户建模研究，并增加时间维度，揭示用户关注的热点话题及其演化情况。
　　在社区发现部分，本文分别在粉丝关系数据、关注关系数据以及二者混合数据上，运用标签传播算法进行社区划分，得到了较好的社区划分结果;然后结合用户信息对不同社区的构成进行分析，能够明显地发现各个社区关注的主题不同。
　　在多维度知识体系构建部分，本文依据相似度计算，实现UGC主题层次体系、用户、社区的多维度关联，从而得到基于用户的多维度知识组织体系，方便用户从多个角度获取信息，提高用户的信息获取效率。
　　本文的研究意义主要包括:用户建模的研究成果可以解决用户数据稀疏的问题，更加全面的了解用户兴趣;用户生成内容的知识体系构建、社区发现和基于用户的多维度知识组织体系，可应用于信息推荐领域，为用户推荐感兴趣的内容、好友及社区;基于用户的多维度知识组织模式可以为当前社交网站解决信息组织、用户界面设计等实际问题提供参考。

目录

声明

摘要

图表目录

1 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 本文要解决的关键问题

1．3 本文研究思路与研究内容

1．4 本文组织结构

2 相关文献综述

2．1 知识组织研究综述

2．2 UGC主题层次体系生成及主题演化研究综述

2．2．1 UGC主题层次体系生成研究

2．2．2 UGC主题演化研究

2．3 用户兴趣建模研究综述

2．3．1 用户兴趣模型研究

2．3．2 在线社交网络上用户建模研究

2．4 在线社交网络上用户社区发现研究综述

2．5 相关研究总结

3 用户生成内容的主题层次体系构建研究

3．1 研究流程图

3．2 关键技术描述

3．3 实验数据概述

3．4 实验结果与分析

3．5 本章小结

4 在线社交网络中的用户兴趣建模研究

4．1 大V用户建模研究

4．1．1 研究流程图

4．1．2 关键技术描述

4．1．3 实验数据概述

4．1．4 实验结果与分析

4．2 图书馆机构用户建模研究

4．2．1 研究流程图

4．2．2 关键技术描述

4．2．3 实验数据概述

4．2．4 实验结果与分析

4．3 本章小结

5 在线社交网络中用户社区发现研究

5．1 研究流程图

5．2 关键技术描述

5．3 实验数据概述

5．4 实验结果与分析

5．5 本章小结

6 在线社交网络中多维度知识组织体系的构建研究

6．1 研究流程图

6．2 关键技术描述

6．3 实验数据概述

6．4 实验结果与分析

6．5 本章小结

7 结论与展望

7．1 研究总结

7．2 研究展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间论文发表与项目参与情况

附录