基于主題模型的用戶興趣發(fā)現(xiàn)和好友推薦研究.pdf

1、近年來(lái)，伴隨著科技的進(jìn)步，互聯(lián)網(wǎng)得到了迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)社交媒體快速地發(fā)展擴(kuò)張，已經(jīng)成為了生活中不可或缺的一環(huán)。人們希望在社交網(wǎng)絡(luò)中認(rèn)識(shí)更多的人，發(fā)現(xiàn)更多的樂(lè)趣。所以，根據(jù)用戶特征并給其推薦好友是社交網(wǎng)站的工作重點(diǎn)，也是用戶的潛在要求。但是在現(xiàn)在的社交網(wǎng)站中，用戶獲得好友的方法主要有用戶自己手動(dòng)添加、網(wǎng)站根據(jù)熱門事件為用戶推薦和僅根據(jù)用戶最近的動(dòng)態(tài)發(fā)現(xiàn)用戶特征為其推薦。但是用戶是個(gè)有性格的獨(dú)特個(gè)體，有著固有的特征，社交網(wǎng)絡(luò)顯然忽略了這一點(diǎn)。

2、
　　由此可見(jiàn)，根據(jù)用戶的特征提供個(gè)性化的推薦是社交網(wǎng)絡(luò)的研究方向，也是可以顯著提高用戶體驗(yàn)的切入點(diǎn)。網(wǎng)易云音樂(lè)根據(jù)用戶的習(xí)慣等特征發(fā)現(xiàn)用戶的獨(dú)特音樂(lè)DNA，從而帶來(lái)了大量的用戶就是一個(gè)很好的佐證。
　　隨著人們對(duì)好友推薦的研究，好友推薦領(lǐng)域出現(xiàn)了用戶興趣的主題模型，它可以將用戶的興趣分類，效果優(yōu)于傳統(tǒng)的基于內(nèi)容的推薦。本文在此基礎(chǔ)上，依托已有研究成果，從用戶的興趣分布和用戶興趣的產(chǎn)生變化過(guò)程入手，根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)的特性，基于已

3、存在的算法的不足，提出了一種可用于新用戶的興趣分布檢驗(yàn)的算法和一種可用于興趣遷移檢驗(yàn)和新興興趣挖掘的興趣挖掘算法。通過(guò)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)證明可以很好的預(yù)測(cè)用戶興趣的遷移。
　　本文的主要工作和貢獻(xiàn)如下：
　　1.針對(duì)用戶興趣的特點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的LDA主題模型，可以用于新用戶的興趣分布探究算法。
　　2.針對(duì)現(xiàn)有的用戶興趣探索算法的不足，在這些算法基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的興趣探索算法，該算法很好地發(fā)掘了用戶的潛在興趣，并且發(fā)現(xiàn)了