文档名：异构社交网络用户兴趣挖掘方法研究
当前各类主流网络平台的发展呈现出“社交平台内容化、内容平台社交化”的趋势,用户分化也日趋明显,出现了拥有大规模粉丝的超级节点.内容和社交相结合、用户角色分化等异构(heterogeneous)化的特点使得传统社交网络分析方法遇到了挑战,针对这些特性,本文提出了一种基于社交关系的兴趣挖掘模型,结合矩阵分解和标签传播算法,将用户分为内容发布者和普通用户两类并分别提取和计算兴趣话题,实现了在大规模异构网络中发现、挖掘用户兴趣.基于知乎数据集上设计对比实验,验证了模型的有效性以及算法的性能优势,与基线方法相比,本文提出的算法在查全率上最大提升约42％,F1值最大提升约33％.
作者：屠守中 闫洲 卫玲蔚 朱小燕
作者单位：清华大学计算机科学与技术系,北京100084中国科学院信息工程研究所,北京100093
母体文献：第六届中国计算机学会大数据学术会议论文集
会议名称：第六届中国计算机学会大数据学术会议
会议时间：2018年10月11日
会议地点：西安
主办单位：中国计算机学会
语种：chi
分类号：
关键词：异构社交网络 用户兴趣 非负矩阵分解 标签传播
在线出版日期：2020年11月30日
基金项目：
相似文献
相关博文
- 文件大小:
- 532.16 KB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
