社交网络中文本质量分析与基于链接或作业方法相结合的专家角色识别

发布时间：2017-06-04 05:01

  本文关键词：社交网络中文本质量分析与基于链接或作业方法相结合的专家角色识别，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：社交网络中文本质量分析与基于链接或作业方法相结合的专家角色识别随着互联网技术的迅速发展,人们通过社交网络进行搜索以及经验分享。社交网络中的个体角色是指参与网络活动的个体的社会地位、行为或虚拟身份。社交网络中角色的确认是一项至关重要的任务。例如,在技术论坛中,那些拥有“专家角色”的用户能够提供对问题更精准的回答。利用个体角色的分析和识别可以有效提升社交网络搜索质量和社交网络用户群体推荐质量。现实生活中,专家角色辨识和基于观点变化的影响者角色辨识系统广泛应用于各大社交网络之中。研究者们都在不断引入更多的新型辨识信息,来改进已有的角色确认方法,提高角色的辨识度。然而,当前社交网络中的专家角色及影响者角色的识别方法主要是基于链接或作业的方法,这类算法可以识别出网络中较为活跃、回答问题量较多类型的用户。目前,网络中充斥着大量的广告、垃圾邮件、恶意信息等,基于链接或作业方法的专家角色识别算法并不能辨识出网络中发放大量垃圾信息或推广广告的非专家类角色,进而可能将大量垃圾信息发布者列为专家用户。因此,社交网络活动中参与者交换信息的内容——作为可以分辨活动参与者角色的一大特性,已成为进行专家角色识别不可忽视的重要部分。本文讨论了利用文本质量分析方法进行专家角色识别算法,并提出将文本质量分析与基于链接或作业方法相结合的专家角色识别算法,具体工作如下:(1)给出了基于文本质量分析方法的专家角色识别算法,与人工辨识的专家用户进行对比,确定利用社交网络中参与者的交流内容可以进行专家角色及影响者角色的辨识,可以有效排除大量广告、垃圾信息等发布者,增加专家角色可信度。(2)基于文本质量分析方法与基于链接或作业方法相结合。首先利用基于文本质量分析计算社交网络用户的专家度,然后利用基于链接或作业方法计算出社交网络用户的专家度。将利用两种不同方法得到的用户专家度进行线性拟合,计算出社交网络用户的综合专家度排序,从而识别出专家角色。实验表明,这种文本质量分析与基于链接或作业方法相结合的专家排序算法既可以找到回答问题多的活跃型专家用户,又可以排除大量垃圾信息发布用户,与人工进行的专家排序更为接近。信息发布者的角色差异,决定了对搜索结果的可信性和重要性的排序。例如,信息发布者的角色如果是专家,则该信息可信性较高,应提升该信息在搜索结果中的排名;再如,信息发布者的角色是影响者,则该信息具有较高影响力,亦应提升该信息的排名。对于社交网络中的新老用户来说,一个好的现有用户专家列表可以给用户提供一个更加快速可信的服务,大大提升社交网络的服务质量。
【关键词】：社交网络 专家角色识别 文本质量 VSM模型 简单统计法 Z-score算法
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究现状11-12
• 1.3 主要工作和组织结构12-14
• 第2章 预备知识14-20
• 2.1 社交网络与图14-16
• 2.1.1 图论的相关知识14-15
• 2.1.2 社交网络的图的表示15-16
• 2.2 VSM模型16-18
• 2.3 线性回归18-20
• 第3章 基于文本质量分析的专家角色识别20-27
• 3.1 基本概念20-21
• 3.2 VSM模型识别专家角色21-24
• 3.2.1 算法思想21-22
• 3.2.2 算法描述22-24
• 3.3 运行实例24-26
• 3.4 算法分析26-27
• 第4章 基于文本质量分析与基于链接或作业方法相结合的专家排序算法27-34
• 4.1 基于链接或作业方法27-30
• 4.1.1 简单统计法27-28
• 4.1.2 Z-score算法28-30
• 4.2 文本质量分析与基于链接或活动方法结合识别专家角色30-32
• 4.2.1 算法思想30-31
• 4.2.2 算法描述31-32
• 4.3 运行实例32-33
• 4.4 算法分析33-34
• 第5章 实验测评34-42
• 5.1 实验数据34-35
• 5.2 基于文本质量分析方法的测评35-37
• 5.2.1 实验结果35-36
• 5.2.2 实验测评36-37
• 5.3 文本质量分析与基于链接或活动方法结合方法的测评37-42
• 5.3.1 基于链接或活动方法的实验结果与测评37-38
• 5.3.2 结合方法的实验结果与测评38-42
• 第6章 总结与展望42-44
• 6.1 结论42-43
• 6.2 展望43-44
• 参考文献44-47
• 作者简介及在学期间所取得的科研成果47-48
• 致谢48

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本文编号：420014