社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的多標(biāo)簽分類研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,出現(xiàn)了像Facebook、Twitter和YouTube這樣成功擁有海量用戶的社交網(wǎng)站。社交網(wǎng)絡(luò)作為一種共享知識、與朋友聯(lián)系互動(dòng)的媒介,在我們生活中起到越來越重要的作用。標(biāo)簽分類是社交網(wǎng)絡(luò)中的一項(xiàng)重要應(yīng)用,例如在社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶具有興趣標(biāo)簽和好友關(guān)系標(biāo)簽。此外,用戶也可以給社交網(wǎng)絡(luò)中的各種文本、圖片、視頻信息打標(biāo)簽。在傳統(tǒng)標(biāo)簽分類中,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)由單個(gè)標(biāo)簽表示。但隨著各種社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的豐富,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的形式也越來越多樣

2、化,單個(gè)標(biāo)簽已無法滿足社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)復(fù)雜和多語義的特性。因此,社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的多標(biāo)簽分類研究得到了越來越多的關(guān)注?;诖耍疚膶⑨槍ι缃痪W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析、社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的多標(biāo)簽分類以及多標(biāo)簽在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用三個(gè)方面進(jìn)行研究。本文的主要工作如下:
  (1)介紹了社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下多標(biāo)簽分類的產(chǎn)生背景和研究意義,分析了社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析、多標(biāo)簽分類以及推薦系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀和研究缺陷,并詳述了相關(guān)領(lǐng)域的概念、分類、關(guān)鍵參數(shù)和經(jīng)典算法。
  

3、(2)提出一種基于鏈接壽命的社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析方法。將鏈接壽命加入社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析中,研究鏈接壽命對于社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中重要的基礎(chǔ)參數(shù)(包括度,網(wǎng)絡(luò)直徑和平均聚類系數(shù)等)的影響。實(shí)驗(yàn)表明,加入鏈接壽命后,社交網(wǎng)絡(luò)的演化結(jié)構(gòu)和傳統(tǒng)的研究有很大的不同,特別是,鏈接壽命的微小變化會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)直徑的劇烈變化。
  (3)在上述社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,提出了兩種半監(jiān)督的多標(biāo)簽分類算法。在兩種經(jīng)典的關(guān)系型分類器的基礎(chǔ)上,加入must-link約束和不確

4、定性概率,研究must-link約束對于多標(biāo)簽分類的影響。實(shí)驗(yàn)表明,該方法在大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)上比經(jīng)典關(guān)系型分類器具有更好的分類精度和效率,尤其當(dāng)已知標(biāo)簽數(shù)量很少的時(shí)候。
  (4)在上述算法計(jì)算得出的社會標(biāo)簽的基礎(chǔ)上,提出了一種多源評價(jià)聚合算法。首先基于評分者的社會標(biāo)簽計(jì)算他們的權(quán)威程度,然后將權(quán)威程度加入多源評價(jià)聚合過程中,來更加準(zhǔn)確的評估實(shí)體的真實(shí)得分。實(shí)驗(yàn)表明,該方法能有效消除推薦系統(tǒng)中的嚴(yán)格推薦者和寬松推薦者帶來的干擾噪音,

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