基于社交媒體的推薦技術(shù)研究.pdf

1、ADissertationSubmittedtoZhejiangUniversityfortheDegreeofDoctorofPhilosophyTITLE：Media⑧RecommendationbasedonSocialAuthor：Supervisor：Subject：College：ProfChunChenSubmittedDate：S魚衛(wèi)!曼堡墜魚!!Z：2Q!蘭浙江大學(xué)博士學(xué)位論文摘要趣信息來輔助目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中的推薦。而很多社

2、交網(wǎng)絡(luò)彼此獨(dú)立，用戶對(duì)應(yīng)信息缺失。為了實(shí)現(xiàn)跨社交網(wǎng)絡(luò)用戶對(duì)應(yīng)，我們提出了超圖上的流行對(duì)齊方法?；谏缃魂P(guān)系信息和用戶屬性信息，我們提出的方法可以將不同網(wǎng)絡(luò)中的用戶嵌入到同一低維空間中。進(jìn)而用戶之間的相關(guān)性可以根據(jù)在嵌入空間的坐標(biāo)得到。我們也給出了將用戶名信息與我們方法相結(jié)合的方法。實(shí)驗(yàn)證明我們提出的方法可以有效的實(shí)現(xiàn)跨社交網(wǎng)絡(luò)用戶對(duì)應(yīng)。基于跨社交網(wǎng)絡(luò)用戶對(duì)應(yīng)，跨網(wǎng)絡(luò)的推薦成為可能。我們提出了利用豐富社交媒體的跨網(wǎng)絡(luò)用戶興趣遷移和推薦方法

3、。具體地，我們提出一個(gè)擴(kuò)展的LDA模型，可以將資源和用戶興趣在一個(gè)公共的主題空間中建模。多種社交媒體信息同時(shí)用來學(xué)習(xí)這個(gè)主題空間。這樣不同網(wǎng)絡(luò)中的資源可以在公共主題空間中進(jìn)行比較，實(shí)現(xiàn)了用戶興趣的跨網(wǎng)絡(luò)遷移。基于公共主題空間的推薦有很多種方式，包括基于資源和用戶主題分布的直接比較，基于概率的評(píng)分預(yù)測(cè)等。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了所提方法的有效性。關(guān)鍵詞：推薦系統(tǒng)，超圖，社交媒體，大眾情感分析，主題建模，潛在狄利克雷分配，跨社交網(wǎng)絡(luò)用戶對(duì)應(yīng)，跨社交網(wǎng)