社會化標注中用戶動態(tài)興趣主題挖掘.pdf

1、在社會化標注中，用戶采用標簽的方式對自己感興趣的資源基于自身理解進行無約束標注，標簽作為用戶所選擇的關鍵詞，反映了用戶對信息資源的看法及其興趣所在。用戶興趣的發(fā)現(xiàn)獲取是個性化推薦的基礎和核心，現(xiàn)有研究主要聚焦于從數(shù)量和結(jié)構(gòu)上考慮用戶與標簽的關系，而實際情況往往是，標簽只是反映用戶興趣的一個單一詞匯，用戶的興趣往往是由多個標簽形成的集合所刻畫的主題，而且標簽隨用戶標注時序動態(tài)變化的特點也會影響用戶興趣的刻畫。因此本文結(jié)合國家自然科學基金項

2、目“泛在計算環(huán)境中社會化驅(qū)動的情境感知個性化信息服務研究”（項目編號:71471165），研究了社會化標注中用戶動態(tài)興趣主題的挖掘，系統(tǒng)地闡述了用戶興趣主題模型的構(gòu)建方法，提出了基于動態(tài)標簽關聯(lián)指標來挖掘有效的用戶興趣主題并展開實驗研究。本文的主要工作和貢獻如下:
　　(1)構(gòu)建了主題模型獲取標簽主題。以“用戶-標簽”二元關系為基礎，把用戶標注信息作為語料庫，標簽被看作是這個語料庫中的詞，從而構(gòu)建LDA模型挖掘潛在的標簽主題。將原

3、本雜亂無章、動態(tài)變化的標簽劃分成具有主題的簇，從而克服標簽本身的不確定性和不一致性。
　　(2)提出了動態(tài)關聯(lián)指標獲取用戶標簽興趣。建立關聯(lián)空間模型來描述用戶與標簽集的聯(lián)系，通過分析社會化標簽系統(tǒng)的具有時序特征的標注過程，考慮標簽的時序特征，定義了反映數(shù)量特征的強度指標和反映時間變化的穩(wěn)定性指標，通過動態(tài)關聯(lián)指標獲取用戶動態(tài)標簽興趣。
　　(3)用戶動態(tài)興趣主題挖掘。結(jié)合標簽主題模型和用戶動態(tài)標簽興趣，將兩者進行相似性計算，

4、得到用戶動態(tài)興趣主題，從而有效地實現(xiàn)了用戶標簽集到用戶興趣主題的動態(tài)對應。
　　(4)選取來自Last.fm社會化標注平臺中真實的用戶標注數(shù)據(jù)，開展用戶興趣主題挖掘的實驗研究，利用覆蓋度Acc和準確率Rec對本文提出的基于動態(tài)關聯(lián)指標挖掘的用戶興趣主題模型的有效性進行驗證。
　　研究表明，本文提出的基于動態(tài)關聯(lián)指標挖掘的用戶興趣主題在有效性方面有較好表現(xiàn)，且明顯優(yōu)于基于TF方法和基于TF-IDF方法挖掘的用戶興趣主題，研究結(jié)