个性化微博信息流推荐技术研究

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1、中图分类号：TP301密级：公开UDC：本校编号：硕士学位论文论文题目：个性化微博信息流推荐技术研究研究生姓名：陈勇学号：0211734学校指导教师姓名：闫光辉职称：教授申请学位等级：工学硕士学位专业：计算机应用技术论文提交日期：2014.06论文答辩日期：2014.05.31万方数据硕士学位论文个性化微博信息流推荐技术研究RecommendationTechniqueResearchonPersonalizedMicroblogStream作者姓名：陈勇学科、专业：计算机应用技术学号：0211734指导教师：闫光辉完成日期：2014.04.18兰州交通大学La

2、nzhouJiaotongUniversity万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含获得兰州交通大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解兰州交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权兰州交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、

3、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日万方数据兰州交通大学硕士学位论文摘要微博作为社交网络的新型代表以其快速、新颖和便捷的特点吸引了大量用户，随着微博的大规模发展越来越多的用户选择使用微博阅读即时的新闻、发表对事物的看法、分享有趣的事情。进而促使微博服务越来越趋向于信息的分享和传播平台，微博信息随之出现爆炸式增长。信息过载问题是社交网络中最严重的危险，随着微博信息过载的问题困扰着越来越多的用户，微博也面临

4、着越来越多用户流失的危险，因此如何从大量的微博信息中快速有效的找出用户感兴趣的内容是解决信息过载问题的关键。首先要为用户提供个性化的微博信息流推荐服务，就要准确把握用户的爱好和兴趣，如何通过用户的博文分析而准确把握用户的兴趣是目前的研究热点，而微博信息的短文本格式以及微博的社交网络特性给微博个性化信息流推荐带来了巨大的挑战，现有的微博信息流推荐正是由于目前主体模型研究的局限性和微博数据本身带来的挑战而无法达到较高的准确率。本文在现有微博信息流推荐研究的基础之上，针对为微博用户推荐符合其兴趣和喜好的微博信息的问题，对基于TF-IDF(TermFrequency–i

5、nverseDocumentFrequency)模型的微博信息流相似度计算方法进行改进，结合LDA(LatentDirichletAllocation)主题模型的相似度评分，最终达到较高的推荐准确率。论文主要研究内容如下：（1）论文基于TF-IDF模型，综合考虑微博短文本数据特征，将单个词语权重和多个词语权重相结合用于计算微博信息流的相似性进而评估用户的兴趣度，结合协同过滤的思想进一步分析用户的冷启动的问题和个性化特点，有效降低无关微博信息的排名，优化用户微博信息排序。（2）引入概率主题模型LDA来对微博内容进行建模，模型将每个微博集合视为一些隐含的主题特定比例

6、的混合，而一个主题则视为经常同时出现的词语的分布，进而在计算微博信息流相似性时将微博内容映射到主题维度以提高推荐准确率。（3）将基于TF-IDF模型的改进型方法和基于LDA的模型的方法集成用于微博个性化信息流推荐，实验基于新浪微博数据集与现有的余弦相似性和标签向量的微博推荐方法进行了对比实验，并利用查准率、成功率和平均精度来评估算法效果，结果证明该算法的有效性。论文下一步研究方向将着重考虑微博数据的多特征关联性，由于微博本质上是一种社会关系网络，即使单单在内容上，微博信息也有很多特点，因此微博信息流集合了多个影响特征，如何将这些特征融入并建模仍是一个开放待解决的

7、问题。在未来的研究中将考虑用户或者微博的多个特征以进一步提高微博推荐的精确度。-I-万方数据个性化微博信息流推荐技术研究关键词：微博推荐；信息检索；主题模型；协同过滤；个性化；冷启动论文类型：应用研究-II-万方数据兰州交通大学硕士学位论文AbstractMillionsofpeopleturntomicrobloggingservicestogatherreal-timenewsoropinionaboutpeople,things,oreventsofinterest,becauseitisveryconvenientandfastforusers.Asmi

8、crobloggingg