基于多维特征的在线健康社区用户兴趣模型构建研究

发布时间：2024-04-12 02:40

　　随着移动互联网的发展,在线健康社区逐渐成为了医务人员信息交流的重要平台。与此同时,健康信息资源成指数级别增长,信息过载现象严重,在此背景下,推荐系统应运而生。然而,目前应用于在线健康社区推荐系统的用户兴趣模型大多集中于对健康信息内容的深度挖掘,缺乏对用户社交关系特征和属性特征的考虑,这容易产生由于未全面刻画用户兴趣模型导致推荐系统推荐结果准确率较低的现象。针对在线健康社区信息服务和用户信息需求失衡的问题,本文从用户社交关系特征、属性特征和发帖主题特征等多维角度全面刻画用户兴趣模型,提出了以用户画像为基础的个性化解决方案,以期提升在线健康社区对用户推荐信息的精准率。本文围绕从多维特征角度构建用户兴趣模型这一目标,将该研究分为四个子问题,即核心用户识别、用户兴趣模型构建、融合多维特征的用户兴趣模型构建、以及模型性能的评估和验证。(1)在根据用户社交关系识别核心用户时,首先,基于社交网络分析法利用在线健康社区用户间的关注关系网络和问答关系网络构建反映用户间社交关系的双层网络结构,即知识网络;然后,基于熵权法利用用户的统计数据计算社交关系中每位用户的影响力,即节点强度;最后,基于Page Ra...

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1论文结构图

本文结构如图1-1所示,与研究框架相应,按照研究开展的次序包括绪论、相关概念与方法研究、基于多维特征的用户兴趣模型构建、实证研究和结论五个章节。第一章,绪论。首先介绍了本文的研究背景与意义;然后从在线健康社区用户画像和用户兴趣模型构建两个方面阐述国内外研究现状并进行总结;最后阐述....

图2-1四种网络类型示意图

网络类型:在无向网络中节点对(v,v)和(v,v)对应同一条边,在有向网络图中,(v,v)表示为节点v连接到节点v的边,而v,v节点v到节点v的边,该类有向边可称为弧。若网络中的边带有权重,则该网络为加权网络,否则该网络为无权网络[41]。由此,四种网络类型的示意图如图2-1所示....

图3-1LDA主题模型图

LDA主题模型是一个基于“文档-主题-词”的三级分层贝叶斯模型[46],通过贝叶斯模型分析词的主题概率,由于主题和词频相关联,需要计算文本词语的频率,将每段文本表示为主题的混合分布,将主题分布表示为词频的分布。LDA主题模型主要是针对离散型数据进行建模分析,属于非监督机器学习的范....

图3-2LSTM流程图

由于RNN串联的网络结构,其经常被用于处理序列数据,一个序列当前的输出神经元与前面神经元的输出有关,从而保持数据序列中的依赖关系[52]。但是由于RNN的迭代性容易产生梯度消失和梯度爆炸的现象,仅仅可以用于处理短期依赖关系,这使得早期RNN并未被广泛应用[53]。LSTM是RNN....

本文编号：3951535