基于主题社交影响力的个性化微博推荐

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1、分类号：ＴＰ３９１学校代码；１０６９７密级：公开２０＾学号：１３２０９２８馨厂硕±导恆巧交ＭＡＳＴＥＲ＇ＳＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ，．．．’聲．基于主题社交影响力的个性化微博推著：，？，？－：．：．．：■ｍｐｃ＾■＇，Ｍｊ．ｗ屬—巳．＾＊。锻＊違称：信号与信息处理＇学科作者：曹雪倩指导老师：范建平教授西北大学学位评定委员会二〇—六年六月■乂ＰｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄＷｅ化ｏＭｅｓｓａｅｇＲｅｃｏｍｍｅｎｄａ村ｏｎＡｌｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＴｏｉ

2、ｃａｌｇｐＳｏｃｉａｌＩｎｆｌｕｅｎｃｅＡｔｈｅｓｉｓｓｕｂｍｉｔｔｅｄ化ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｉｎａｒｔｉａｌｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｐｑｆｏｒ化ｅｄｅｒｅｅｏｆＭ泣ｓｔｅｒｇｉｎＳｉｇｎａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＢｙＣａｏＸｕｅｉａｎＱＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＦａｎＪｉａｎＰｉｎＰｒｏｆｅｓｓｏｒｐｇ２０１６西北大学学位论文巧巧产权寅明书本人完全了解西北大学关于收集、保存、使用学位论文的规定。学校有权保留并向国家

3、有关部口或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被查阅和借阅。本人授权西北大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分內容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所等机构将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》或其它相关数据库。保密论文待解密后适用本声明。＾学位论文作者签名：指导教师签名：＿！ｋ年＾月ａ日人文年日＞／＾月／ｊ西北大学学位论文独创性声明本人声明；所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，本

4、论文不包含其他人已经发表或撰写过的研宛成果，也不包含为获得西北大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学化论文作者签名＂＾；為郑年名月／Ｉ日摘要近年来，越来越多的用户习惯通过微博获取实时的信息来了解世界上发生的事情，＂＂微博平台每天都会产生海量的微博内容，信息过载。面临着严重的因此，研究如何帮助用户快速准确的找到他们可能会感兴趣的微博，为用户提供精准的微博推荐就显得尤为重要。不幸的是，现今的许多微博推荐算法在为用户推荐微博时，都忽略了用户在不同隐含主题

5、下的兴趣分布和社交影响力的作用与影响。事实上，用户会因为不同的主题去关注不同的人，并且在不同主题下用户受到的影响力也是不同的。如果能对用户的兴趣主题和社交影响力进行深入挖掘，并有效利用这竖信息进行微博推荐，不光可提高推荐的准确率，还可Ｗ缓解推荐中普遍存在的冷启动问题，进而提升用户的体验。然而尚没有一个完整的微博推荐方法将用户的主题兴趣分布和用户间按主题划分的社交影响力这两者同时考虑进去。因此一，本文提出了种基于主题化交影响为的个性化微博推荐方叛该方法主要分成三个部分，首先利用ＬＤＡ主题模型计算出每个用户的兴趣主题分布；其次通过深入挖掘用户的兴趣主题分

6、布、用户间的关注关系化及用户的转发行为这Ｈ者之间潜在的函数关系，构建出基于主题因子图的微博用户社交影响力计算模型，可定量计算出不同主题下用户间的化交影响力大小；最后将该社交影响力作为隐含因子融合进隐语义模型中，通过预测用户对每条微博的评分，并按评分大小进行排序（评分越高表示该用户越有可能转发这条微博），为每个用户生成个性化微博推眷列表，完成精准推荐。从新浪微博抓取到的数据集的实验结果表明，本文所提出的基于主题化交影响力的个性化微博推荐方法要明显优于传统的微博推荐方法。关键词：微博推荐，社交影响力分化主题模型，因子图，隐语义模型ＩＡＢＳＴＲＡＣＴ

7、＊ｍ巧Ｉｎｒｅｃｅｎｔｅａｒｓａｎｉｎｃｉｅａｓｉｎ打ｕｍｂｅｒｏｆｅｏｌｅｂｅｃｏｅｕｓｅｄ化ｉｎｔｉｍｅｎｅｗｓｔｈｒｏｕｈｙ，ｇｐｐｇｇｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｓｅｒｖｉｃｅｓｓｕｃｈ妃ｗｅｉｂｏ．ＵｓｅｒｓｓｅｎｄｏｕｔｈｕｎｄｒｅｄｓｏｆｍｉＵｉｏｎｓｏｆｍｅ化ａｅｓｏ打ｇｗｅ化０，ｗｈｉｃｈｂｒｉｎｇｓａｌｏ打ｇｔｈｅｓｅｖ巧ｅｃｈａｌｌ灼ｉｇｅｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏ