基于復雜在線網絡的社會化搜索.pdf

1、信息檢索領域有兩種不同的觀點：以計算機為中心和以人為中心。前者將信息檢索問題看做如下幾個方面組成：建立有效的索引，以高性能處理用戶查詢，以及開發(fā)能夠提高結果集合“質量”的排序算法。而以人為中心的觀點認為，信息檢索問題包括：研究用戶的行為，理解用戶的主要需求，并判定這樣的理解如何影響檢索系統(tǒng)的組成和運行。盡管以搜索引擎為代表的信息檢索觀點存在諸如大量信息無法被檢索，查詢需求表達困難，返回結果粒度大等問題，但是在信息檢索領域，這種觀點仍然是

2、最有影響的。
　　 Web2.0的浪潮和“PeopleWeb”的崛起，給以人為中心的信息檢索范式提供了新的機遇。這個新的機遇來自社會化搜索。Web2.0的核心代表是社會網絡服務。本文以中國最大的大學生真實社交網絡服務網站——“校內網”為研究對象，目的在于考察可能存在的以人為中心的信息檢索范式。本文的主要工作包括：
　　 1.收集并制作校內網用戶數據集。該數據集包含了南京航空航天大學的34085名注冊用戶的個人頁面信息。具

3、體包含三類信息：一，基本個人資料如姓名，性別，家鄉(xiāng)，高中等。二，個人展示信息如頭像，相冊，日志等。三，社會交互信息包括好友列表，留言交互，禮物交互等。為數據挖掘，行為科學等研究領域提供了便利。
　　 2.分析用戶行為角色和交互模式?；谛染W的留言板特性，構建留言交互社交網絡，數據挖掘算法識別出明顯差異的用戶類別，包括“出訪型”、“互訪型”和“入訪型”用戶。進一步聚類識別出校內網中的“人氣之星”，考察用戶類別與聲望之間的關系。在

4、用戶分類的基礎上，采用卡方檢驗證實不同類型的用戶之間存在著顯著的交互模式。
　　 3.分析用戶的需求類型和興趣分布，構建仿真模型進行搜索實驗?；谛染W的群組特性和用戶數據中的群組列表，發(fā)現(xiàn)群組中的用戶數量分布符合冪率。進一步將所有用戶的興趣分為“大眾需求”，“小眾需求”和“個性化需求”，并在此基礎上構建仿真模型，進行專長定位搜索。實驗表明，弱連帶和出訪類型搜索策略在“個性化需求”下的有效性。
　　 4.基于Java語言