社交媒体信息结构化组织及其应用研究

发布时间：2017-06-05 19:08

  本文关键词：社交媒体信息结构化组织及其应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：社交媒体是Web2.0时代新兴的一种重要的互联网数据来源,其中所包含的海量、多源的社交媒体信息可以被广泛应用于信息检索和数据挖掘等信息技术领域。与此同时,社交媒体的不规范性、多样性以及即时性等特点也为社交媒体信息在这些领域的应用带来了新的挑战。为此,本文对基于话题树的社交媒体信息结构化组织方法及其应用进行了研究。其中,我们首先利用自动生成的话题树实现了对社交媒体信息的结构化组织。接下来,为了满足不同用户的信息需求,我们对社交媒体信息的层次化检索进行了研究。最后,为了更加主动地为用户推荐信息,我们提出了基于话题树的推荐模型以及推荐理由生成算法。具体的,本论文工作主要在以下三个用户交互层面上展开:?在信息组织层面,本文提出了一种基于话题树的社交媒体信息结构化组织方法。与以往的信息组织方法不同,这种方法通过话题树自动生成算法将组织结构构造和文档聚类这两个任务整合为一个框架,并且实现了信息组织结果的动态更新。特别的,该方法利用多源社交媒体之间的互补性来克服单个数据源的不同缺陷,从而极大地提升了信息组织的性能。?在信息检索层面,本文提出了一种社交媒体信息层次化检索方法。针对社交媒体内容以及来源的多样性,该方法一方面利用检索结果之间的语义关联来获取对应的话题层次结构。另一方面,它将数据源相关特征融合到传统文档排序函数中,从而显著改善了对多源社交媒体信息的检索性能。?在信息推荐层面,本文提出了一种基于带权话题的隐向量推荐模型。该方法利用话题树中隐含的话题-物品评分、话题-话题关联以及话题活跃度等信息来克服传统推荐模型中的数据稀疏问题。其中,针对社交媒体内容参差不齐的特点,我们采用了一种话题权重学习算法来提升推荐系统的性能,并通过为用户生成个性化的推荐理由来进一步改善用户的使用体验。
【关键词】：社交媒体 话题树 结构化组织 信息检索 推荐系统
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 主要符号对照表9-10
• 第1章 引言10-22
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 典型社交媒体介绍11-14
• 1.2.1 网络百科11
• 1.2.2 博客11-12
• 1.2.3 网络问答社区12
• 1.2.4 产品评论12-13
• 1.2.5 微博13
• 1.2.6 不同社交媒体的联系与区别13-14
• 1.3 社交媒体信息的结构化组织与应用领域现状14-20
• 1.3.1 社交媒体信息的组织14-16
• 1.3.2 社交媒体信息在信息检索领域的应用16-18
• 1.3.3 社交媒体信息在数据挖掘领域的应用18-20
• 1.4 本文的研究重点20-22
• 第2章 社交媒体信息的结构化组织研究22-46
• 2.1 研究背景22-23
• 2.2 研究动机23-25
• 2.3 问题定义25-26
• 2.4 研究方法26-36
• 2.4.1 多源社交媒体数据的获取26
• 2.4.2 话题树自动生成系统框架26-27
• 2.4.3 基于多源投票的子话题提取27-28
• 2.4.4 基于多源特征融合的话题关系抽取28-32
• 2.4.5 话题树迭代生成算法32-36
• 2.5 实验设置与结果36-44
• 2.5.1 实验数据集36-37
• 2.5.2 话题词抽取的性能分析37-39
• 2.5.3 话题树生成的性能分析39-44
• 2.6 本章小结44-46
• 第3章 社交媒体信息的层次化检索研究46-68
• 3.1 研究背景46-47
• 3.1.1 查询分析46-47
• 3.1.2 文档排序47
• 3.2 研究动机47-48
• 3.3 问题定义48-51
• 3.3.1 用户信息需求49-50
• 3.3.2 层次化信息检索50
• 3.3.3 与话题树的联系和区别50-51
• 3.4 研究方法51-58
• 3.4.1 层次化信息检索系统框架51
• 3.4.2 基于标签传播的查询分析算法51-52
• 3.4.3 查询相关的话题层次结构生成52-54
• 3.4.4 面向多源信息的文档排序算法54-58
• 3.5 实验设置与结果58-66
• 3.5.1 实验数据集58-60
• 3.5.2 话题层次结构生成的性能分析60-63
• 3.5.3 多源文档排序模型的性能分析63-65
• 3.5.4 在改善传统检索结果中的应用65-66
• 3.6 本章小结66-68
• 第4章 基于带权话题树模型的推荐算法研究68-90
• 4.1 研究背景68-70
• 4.2 研究动机70-71
• 4.3 研究方法71-80
• 4.3.1 基于话题树的物品建模71-74
• 4.3.2 基于带权话题树的物品推荐模型74-78
• 4.3.3 基于话题关联度的模型改进方法78
• 4.3.4 模型参数求解方法78-80
• 4.3.5 基于物品话题树的推荐理由生成算法80
• 4.4 实验设置与结果80-89
• 4.4.1 实验数据集80-82
• 4.4.2 话题评分对推荐系统的影响82-83
• 4.4.3 话题关联度和话题活跃度对推荐系统的影响83-84
• 4.4.4 关于话题权重学习性能的讨论84-85
• 4.4.5 与State-of-The-Art推荐算法的性能比较85-86
• 4.4.6 话题树与其他物品相关信息对推荐性能影响的比较86-87
• 4.4.7 基于话题树的推荐理由生成性能的讨论87-89
• 4.5 本章小结89-90
• 第5章 总结与展望90-92
• 参考文献92-101
• 致谢101-103
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果103

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