大众行为下社会网络的服务推荐研究

发布时间：2017-09-29 12:05

  本文关键词：大众行为下社会网络的服务推荐研究

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【摘要】：网络改变了传统的文献资源利用模式，也拓宽了人与人之间的交往空间，促进人们之间对于资源的交流，出现了为网络大众用户提供和获取资源的服务平台。在Web2.0时代，网络用户既是网站内容的使用者，也是网站内容的生产者，许多用户对相同资源的访问行为可以看作是大众行为。但随着网络信息和用户的增多，也为网络用户带来信息过载和认知负担，用户难以获取自己所感兴趣的信息，也难以结识相同兴趣的其他用户。这种局面已经成为社会网络服务提供商的经营困境之一，如何通过主动推荐为用户提供真正所需的服务也已经成为研究的焦点。 基于大众行为互联网服务发展迅速，已经融入到大部分网民的生活中。以社会学中的大众行为理论基础，从系统平台特点的角度分析了网络大众行为的六种主要形式：社会网络服务SNS；博客；大众评论；维基百科；论坛；微博。构建了大众行为下的社会网络结构图，并根据社会网络类型将大众行为下的社会网络分为用户间无向的社会网络、用户间有向的社会网络和以信息为中介构建社会网络三类。 传统社会网络研究主要是采用抽样调查方法获取实验数据。随着社会网络服务的盛行，网民的实际人际网络与网络上虚拟的社会网络重复度提升，采用网络挖掘的方法来获取用户的社会网络变得可行。选取大众服务网站豆瓣网作为实验数据来源，用户在豆瓣网上访问资源的行为属于大众行为，用户之间的关注关系属于社会网络。用户的兴趣特征可以从用户的好友、用户访问的资源及用户所参加的群组三个方面进行分析，用户-资源-群组三要素构成了大众行为下社会网络的信息传播机制。根据用户访问资源的行为记录，通过资源标签为中介分析用户的兴趣偏好，在此基础上采用交集的计算方法计算用户兴趣相似度，根据相似度高低向用户推荐同趣的其他用户。根据资源的标签和用户兴趣偏好，向用户推荐其感兴趣的资源。根据用户所参加的群组中的其他用户所在群组，向用户推荐其可能感兴趣的群组，提升用户活跃度。此外，群组主题与资源内容存在相关度，，对某个资源感兴趣的用户，可以推荐其加入相关群组。研究用户兴趣对社会网络的影响，进而研究向用户推荐兴趣相似用户和用户所感兴趣的资源和群组，提升系统的服务质量。
【关键词】：大众行为 社会网络 用户兴趣 服务推荐
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F49
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 文献综述10-15
• 1.2.1 大众行为10-12
• 1.2.2 社会网络12-14
• 1.2.3 服务推荐14-15
• 1.3 研究目的、方法和内容框架15-18
• 1.3.1 研究目的15-16
• 1.3.2 研究方法16-17
• 1.3.3 内容框架17-18
• 1.4 本文的创新之处18-19
• 第二章 大众行为及其社会网络研究19-27
• 2.1 大众行为的形式19-21
• 2.2 大众行为的社会网络分析21-24
• 2.2.1 大众行为中的社会网络21-22
• 2.2.2 社会网络类型22-24
• 2.3 网络动态分析24-26
• 2.3.1 社会网络对大众行为的影响24-25
• 2.3.2 大众行为对社会网络的影响25
• 2.3.3 基于偏好的社会网络理论25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第三章 大众行为及其社会网络实验数据获取27-38
• 3.1 网络挖掘简介27-28
• 3.2 社会网数据获取方法28-32
• 3.2.1 抽样调查法28
• 3.2.2 网络挖掘方法28-32
• 3.3 实验数据获取32-37
• 3.3.1 实验对象介绍33
• 3.3.2 数据获取过程33-37
• 3.4 本章小结37-38
• 第四章 社会网络的服务推荐研究38-53
• 4.1 基于社会网络的推荐服务38-39
• 4.2 用户兴趣特征分析39-40
• 4.3 信息传播机制40-42
• 4.4 用户兴趣特征提取模型42-52
• 4.4.1 用户-资源的兴趣度分析42-44
• 4.4.2 用户兴趣相似度分析44-48
• 4.4.3 兴趣群组推荐48-49
• 4.4.4 资源相关群组推荐49-52
• 4.5 本章小结52-53
• 第五章 基于偏好网络理论的服务应用53-61
• 5.1 总体应用架构设计53-55
• 5.2 用户偏好分析55-56
• 5.3 服务推荐应用56-59
• 5.3.1 同好用户推荐56-57
• 5.3.2 兴趣资源推荐57-58
• 5.3.3 兴趣群组推荐58-59
• 5.3.4 资源相关群组推荐59
• 5.4 本章小结59-61
• 主要研究成果及结论61-63
• 参考文献63-71
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果71-72
• 致谢72-73
• 附件73

【参考文献】

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本文编号：941888