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基于用户关系链的微博收听推荐系统设计与实现

作　者: 汪晔
导　师: 沈刚
学　校: 华中科技大学
专　业: 软件工程
关键词: 微博服务用户关系链模型推荐算法结果评测
分类号: TP393.092
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 17次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

微博服务是一种新的Web2.0技术应用，为网民提供便捷、快速的内容发布和分享服务，成为网民日常生活中的一项重要应用。但是，近几年的快速发展，使得微博信息平台走入了信息过载的时代，因此有效的微博推荐对于一般读者及时获取相关信息具有关键作用。虽然目前主流的推荐方法（如Facebook，Twitter和新浪微博的用户推荐模型）采用了基于内容的推荐方法、基于邻居的推荐方法、基于用户兴趣的推荐方法等，但是这些方法存在社交关系网络稠密度不够，建立关系的过程缓慢，推荐关系有限，社会认知度肤浅等问题。建立了一种新的微博推荐收听关系模型——关系链模型，包括微博社交网络中的强关系模型和弱关系模型。前者定义4种一度关系类型，依据机器学习和经验得到每种关系类型的权值，计算得到一度关系综合矩阵，再在一度关系基础上推导出二度关系矩阵，与关系矩阵对应参数做乘法计算，求和16种二度关系，获取当前用户的推荐用户结果集合，经过排序和条件过滤后，将最终结果推荐给用户。后者是先由用户收听关系获得基于用户与用户之间的偶像（收听对象）相似度和粉丝（听众）相似度，再按照人口属性和挖掘兴趣特征的维度获取兴趣相似度，综合得到用户相似矩阵，根据相似矩阵给出用户推荐结果。以腾讯微博平台为基础，在用户隐私可接受范围内获取跨平台的数据及自有平台的数据，实现了关系链推荐算法，按照场景需求给用户推荐用户的收听列表。对实现的推荐结果进行评测，证明推荐系统能提供给用户满意合理的推荐结果，通过在线的测试方法AB测试得出不同桶的收听数据，对比得出推荐结果能提高用户的收听操作，显示推荐系统的优势。同时，分析了全量用户的人均关系链数据，得出在上线上，数据呈现上涨局势，说明推荐结果能够给用户推荐合理的收听对象，降低用户主动构建关系链的门槛，便于形成用户的核心关系链，提供用户活跃度，提升微博应用的口碑。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
1 绪论  8-18
  1.1 研究背景与意义  8-12
  1.2 国内外研究概况  12-15
  1.3 论文的主要研究工作和组织结构  15-18
2 微博推荐系统相关技术  18-25
  2.1 微博的理论基础  18-19
  2.2 推荐系统  19-21
  2.3 推荐系统的架构  21-22
  2.4 推荐引擎的架构  22-24
  2.5 本章小结  24-25
3 模型假设及定义  25-32
  3.1 模型基本假设  25
  3.2 关系链模型  25-31
  3.3 本章小结  31-32
4 关系链推荐算法  32-38
  4.1 强关系推荐算法  32-34
  4.2 弱关系推荐算法  34-37
  4.3 本章小结  37-38
5 算法的应用  38-52
  5.1 算法的设计  38-43
  5.2 算法的实现  43-46
  5.3 推荐线上结果  46-49
  5.4 推荐结果在线测试  49-51
  5.5 本章小结  51-52
6 总结与展望  52-56
  6.1 全文总结  52-53
  6.2 展望  53-56
致谢  56-57
参考文献  57-61

基于用户关系链的微博收听推荐系统设计与实现

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