基于用户圈和内容联动关系的UGC内容质量评估

发布时间：2017-09-25 02:11

  本文关键词：基于用户圈和内容联动关系的UGC内容质量评估

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【摘要】：随着移动互联网和社交网络的大规模普及,越来越多的用户每天会产生数以亿计的用户产生内容(UGC)。然而,由于用户发表内容的门槛的降低,任何用户在任何时间都可以发表自己的想法,因此,也导致了用户产生内容的质量参差不齐。但是用户产生内容无论在商业价值的挖掘还是在政府对舆论的监督等方面都有着重要的作用,因此,在大规模的UGC数据中寻找高质量的内容就成为了一个重要的研究课题。在本文中,我们提出了一种新的UGC质量的评估方法,该方法使用了在社交网络中的用户圈结构,也就是一些兴趣爱好相似的人组成的一种社区结构。从直观来看,内容吸引用户圈的数量比吸引用户的数量更加能够表现其内容的质量。因为这说明该内容覆盖的用户层面更广,更具有潜力成为热点内容。因此,本文提出了基于用户圈和内容联动关系的UGC内容质量评估算法,简称UCCC算法。UCCC算法基于用户圈网络图,内容网络图和用户圈-内容网络图进行计算。其计算原理是基于用户圈-内容质量的互增强原理。即与内容相关的用户圈质量越高,内容质量越高；而内容的质量越高,也证明与其相关的用户圈的质量也越高。 本文基于真实的数据进行了UGC质量评估实验,实验结果表明UCCC算法在大部分实验数据上的评估效果要优于其他的算法,同时也证明了用户圈维度特征相比用户维度在UGC质量评估中更加有效。 本论文研究得到国家自然科学基金项目“基于hLDA层次主题模型的中文多文档摘要研究”(项目批准号：61202247)和“面向不确定性的Web2.0用户创作内容管理研究”(项目批准号：71231002)的资助。
【关键词】：用户产生内容 复杂网络分析 内容质量评估 UCCC算法 用户圈划分
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O157.5
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-8
• 目录8-11
• 第一章 绪论11-15
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.1.1 研究背景11
• 1.1.2 研究意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-13
• 1.3 本课题研究工作13
• 1.4 论文结构安排13-15
• 第二章 UGC质量评估中运用的模型及算法15-27
• 2.1 PageRank算法15-17
• 2.1.1 PageRank算法前提15
• 2.1.2 PageRank算法原理15-16
• 2.1.3 PageRank算法修正16
• 2.1.4 PageRank算法的优缺点16-17
• 2.2 HITS算法17-18
• 2.2.1 HITS算法前提17
• 2.2.2 HITS算法基本思想和计算方法17
• 2.2.3 HITS算法存在的问题17-18
• 2.3 意见领袖发现算法18-22
• 2.3.1 意见领袖18-19
• 2.3.2 TwitterRank算法19-20
• 2.3.3 IP算法20-22
• 2.4 LDA主题模型22-23
• 2.4.1 词袋模型22
• 2.4.2 LDA模型核心思想22-23
• 2.4.3 潜在狄利克雷分配特点23
• 2.5 图分割算法23-25
• 2.5.1 复杂网络23-24
• 2.5.2 GN算法24
• 2.5.3 Fast Unfolding算法24-25
• 2.6 文本相似度计算方法25-26
• 2.6.1 TF-IDF算法25
• 2.6.2 余弦相似度算法25-26
• 2.7 本章小结26-27
• 第三章 UGC质量评估框架27-33
• 3.1 构建用户圈网络图G_(UC)27-28
• 3.1.1 构建用户网络图G_U27-28
• 3.1.2 划分用户圈28
• 3.1.3 构建用户圈网络图G_(UC)28
• 3.2 构建内容网络图G_(CT)28-29
• 3.3 构建内容-用户圈网络图G_(CC)29-31
• 3.3.1 计算用户发布的内容与指定内容的相似度29-30
• 3.3.2 计算内容-用户圈的转移概率30
• 3.3.3 计算用户圈-内容的转移概率30-31
• 3.4 UGC质量评估计算方法(UCCC)31-32
• 3.4.1 构建转移概率矩阵31
• 3.4.2 UGC质量评估计算方法31-32
• 3.5 本章小结32-33
• 第四章 基于用户和内容联动关系的UGC内容质量评估33-36
• 4.1 构建用户-内容网络图33-34
• 4.1.1 计算内容到用户的边的权重33-34
• 4.1.2 计算用户到内容的边的权重34
• 4.2 构建转移概率矩阵34
• 4.3 UCC算法进行UGC质量评估34-35
• 4.4 本章小结35-36
• 第五章 UGC内容质量评估实验36-50
• 5.1 数据准备和预处理36-37
• 5.2 构建用户网络图并划分用户圈37-39
• 5.3 实验及结果分析39-48
• 5.4 本章小结48-50
• 第六章 总结与展望50-51
• 6.1 本文的工作总结50
• 6.2 未来展望50-51
• 参考文献51-53
• 致谢53-54
• 攻读硕士学位期间发表的论文54

【共引文献】

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本文编号：914764