基于用戶建模的個性化微博推薦研究.pdf

1、近幾年來，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術的蓬勃發(fā)展和Web2.0時代的到來，以微博為代表的新一代社交網(wǎng)絡產(chǎn)品賦予了普通用戶更多創(chuàng)造內(nèi)容的自由和空間。普通用戶在互聯(lián)網(wǎng)世界的參與度在不斷地提高，扮演的角色變得越來越重要，用戶已經(jīng)逐漸成為了互聯(lián)網(wǎng)世界的中心，而且越來越多的用戶也選擇將新一代的社交平臺作為信息的主要來源。然而由于隨著信息數(shù)據(jù)的爆炸式增長，用戶在尋找目標信息時所花費的時間和精力代價也在不斷地增加。因此如何幫助用戶在新一代的社交網(wǎng)絡平臺下更快更

2、方便地獲取目標信息成為了本文的主要研究目標。
　　個性化推薦技術是一種在海量數(shù)據(jù)中解決用戶個性化需求的最具潛力的解決方案。目前國內(nèi)外針對英文社交平臺的個性化推薦方法已經(jīng)產(chǎn)生了不少的研究成果，然而針對中文社交平臺的個性化推薦研究工作仍然處在起步的階段。由于中文語法本身的特殊性和微博結構復雜的特點，對中文社交網(wǎng)絡下的個性化研究提出了很大的挑戰(zhàn)。本文將選擇當前最熱門的中文社交平臺新浪微博作為研究對象，針對用戶在使用微博過程中遇到的信息過

3、載和信息匱乏等問題，應用機器學習模型作為排序算法，提出了建立基于用戶建模的微博個性化推薦方法。
　　本文將先總結分析國內(nèi)外在英文社交平臺下的個性化推薦研究現(xiàn)狀，明確本文的研究背景和意義;然后簡單介紹機器學習、信息檢索等相關領域的研究工作，奠定本文的研究基礎;隨后給出本文微博個性化推薦研究的總體工作路線，并對實驗前期的數(shù)據(jù)采集工作和數(shù)據(jù)預處理工作進行了概述;接下來詳細介紹了本文提出的微博個性化推薦模型8在用戶建模方面的主要工作，提出