社会网络中的消息排序研究.pdf

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1、中国科学技术大学硕士学位论社会网络中的消息排序研究作者姓名：学科专业：导师姓名：完成时间：施凤仙计算机应用技术陈恩红教授二。一二年四月二十日文UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationformaster’SdegreeMessagesRankinginSocialNetworkAuthor’SName：speciality：Supervisor：Finishedtime：FengxianShiComputerApplicationTe

2、chnologyProf．EnhongChenApril20m，2012中国科学技术大学学位论文原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研究工作所取得的成果。除已特别加以标注和致谢的地方外，．论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：盔L＆竺签字同期：中国科学技术大学学位论文授权使用声明作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向

3、国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。曰公丌口保密(——年)作者签名：麓区挫签字日期：塑垡：鱼：2翩概阻签字日期：蔓!竺：兰：Z摘要社会网络是近年来快速发展的社会实时新媒体，它日益影响着人们的生活和学习，帮助人们更好的进行信息的交流和分享。在社会网络上，存在着一些非常活跃的用户，他们关注了成百甚

4、至上千的其他用户。而网络快速的信息流极易造成信息过载，用户无法在订阅的大量消息中找到自己感兴趣的信息。本文针对这一问题，利用排序学习算法建立用户偏好模型，对新数据按分值大小进行排序。首先，针对数据稀疏性问题，本文提出利用用户朋友的数据进行解决的思路。对不同的朋友，用户与他／她的亲密度不同，该朋友数据的重要性不同。本文使用用户相似性度量不同数据重要性的方法，并通过分析目标用户与其关注的朋友之问的各种关系以及文本相似度等信息计算相似性。本文首先利用RankingSVM对社会网络中的消息进行排序，并对

5、加入朋友样本进行训练的方法进行了验证，实验结果表明了算法的有效性。另外，为了提高模型的效率，我们使用RankBoost算法对消息进行排序，修改损失函数反映不同数据集的重要性，实验结果表明RankBoost算法效率高且能应用于实际。其次，为了训练模型，我们抽取了样本的多种特征，包括消息文本特征、消息作者自身的特征、目标用户跟消息作者之间的关系等特征。另外，针对社会网络消息文本短小的问题，我们在使用TF。IDF的基础上，增加了利用LDA抽取的文本主题特征。在用户的相似度计算上，本文最大程度的利用了社

6、会网络的各种信息，提出利用文本相似度、社会关系相似度、交互的频率等多种信息计算用户相似性。最后，在国内微博数据上对本文的相关算法进行了测试，实验结果表明了算法的有效性。论文的主要工作与特色如下：1)研究了社会网络中用户信息过载问题，提出用个性化的排序学习排序算法解决该问题的思想，并将RankingSVM和RankBoost应用到社会网络消息排序任务上，实验结果表明了算法的有效性。2)为了解决数据稀疏性问题，提出了用目标用户的朋友数据来扩充其样本集的方法，并依据用户相似性大小修改排序学习算法的损失

7、函数，从而体现不同样本的重要性。算法在微博数据集上进行了验证，实验结果表明了朋友数据可以缓解数据稀疏问题。3)针对消息文本短小的问题，在数据集上充分利用社会网络的特性，提取了消息以及消息作者的各种特征：同时根据用户的社会关系等多种信息摘要计算出用户的相似性，最大程度的利用了社会网络中的各种信息以训练模型。关键词：社会网络排序学习数据稀疏个性化服务AbstractABSTRACTSocialnetworkisakindoffastdevelopingsocialreal—timemedianowa

8、days．Itinfluences‘people’Slifemoreandmoreandhelppeoplecommunicateandshareinformationeasier．Insocialnetwork，therearesomeveryactivepeople，meycreatefriendshipwithfamiliarorunfamiliarpersonsandshareshortmessagesamongeachother．Onearisingproblemforthesesoc