基于多特征融合的微博用戶興趣建模研究.pdf

1、近年來，國內外微博應用普及推廣極快，使得微博成為一個可以讓網(wǎng)民自主且相對自由發(fā)言評論的虛擬場所。并且，關于微博帶來的獨特的社交效應、博主行為模式、基于興趣的推薦等問題也逐漸引起了學術界的關注。
　　其中，基于博主興趣點的個性化推薦技術是當前微博的研究熱點之一，其中的兩個關鍵研究問題是博主興趣點建模問題及虛假博主識別問題。針對當前的研究熱點，我們首先提出了一種基于博主興趣點的推薦模型,其核心在于博主的興趣點模型的設計；然后提出了一些

2、虛假博主賬號檢測方法，針對這些內容，本文進行了如下工作：
　　針對博主興趣建模問題，本文主要研究了博主興趣點模型表示、博主特征提取及博主興趣點建模三個部分。博主的興趣需要一定的形式呈現(xiàn)，興趣模型是體現(xiàn)博主喜好的最直觀方式，不同的興趣模型表示對選擇的建模方法和建模所需信息有一定的影響，并對后續(xù)使用和計算帶來影響，選擇合適的模型對于博主興趣點建模很關鍵；針對博主特征提取問題，分析微博的結構及內容，根據(jù)分析結果，選擇與博主興趣點相關性較

3、大的三部分微博信息作為博主特征提取時的數(shù)據(jù)源，利用主題模型、標簽傳播算法等方法提取一些最能體現(xiàn)博主喜好的關鍵詞字段，結合博主的社交關系信息，并在此基礎上進行過濾、篩選、計算得到博主興趣特征；對于博主興趣點模型的建立問題，根據(jù)微博結構及內容的分析，選擇從博主基本信息、微博內容和社交關系三部分構建興趣模型，提出一種線性加權的興趣關鍵詞融合算法，并探討了模型對博主興趣點漂移的靈敏性問題。
　　對于虛假博主的識別問題，分析和調研了虛假博主

4、的來源及定義，并提取虛假博主的特征，針對不同特征的虛假博主進行分類，在此基礎上，針對不同類別的虛假博主提出不同的設別方法及策略，并進一步研究了算法的組合策略對虛假博主識別的可行性。
　　通過對上述兩個研究點的分析，利用實驗驗證本文提出的研究方法的可行性及成果的有效性，對實驗結果分析興趣模型的準確率和對興趣項的覆蓋度，檢驗建模方案的可行性，并與現(xiàn)有的建模方法進行比較；檢驗虛假博主識別算法分辨虛假博主的準確率和分辨不同類虛假博主的能力