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1.
对社会网络环境下构建个性化推荐系统的现有技术进行综述。介绍社会网络的基本概念,简述推荐系统的应用领域和目前面临的挑战,重点介绍社会化推荐的相关技术的研究现状,包括用户生成内容、社会化标签推荐、博客挖掘和基于信任的推荐,分析社会化推荐面临的主要问题。利用Web 2.0环境下的用户生成内容,为解决用户配置和冷启动问题提供一个研究方向。  相似文献
2.
以消费者行为分析和离散选择的相关理论为基础,通过对用户生成内容进行特征粒度的情感分析,同时从产品的客观数据和用户生成的主观内容中提取模型特征,使用有监督的学习训练MNL模型预测产品的消费者剩余作为搜索排序的依据,并实现了手机、笔记本电脑和数码相机类的产品搜索系统.双盲实验表明,该文提出的产品搜索模型搜索效果比基准算法有显著的提高.  相似文献
3.
互联网上的用户生成内容UGC(User Generated Content)中蕴含的用户主观观点信息对分析用户行为、用户需求等工作有着重要的价值。设计一套基于自然语言理解的互联网UGC文本主观观点分析系统WSAM,该系统能挖掘出用户主观观点所蕴含的关注对象和主观成分。分析了互联网UGC现象和生成原因,总结出UGC中用户主观观点中的四种主要类型。挖掘用户主观观点过程中,将用户主观观点的挖掘转化为句子中主观观点关注对象的识别和主观成分的判断。算法结合基于词语类、结构类等相关特征,采用最大熵分类器挖掘用户主观观点。实验验证,WSAM系统所采用的算法性能较好,且还能够灵活扩充出情感分析(Opin-ion Mining)等相关应用,同样也能达到较好的结果。  相似文献
4.
随着互联网的快速发展,互联网用户更倾向于在博客、购物网站等场所借助于发表文章、评论等手段表达自己对感兴趣话题的关注、意见和相互交流。对这些用户生成内容进行挖掘可以得到很多宝贵的可应用于很多领域的知识,但其中存在的不请自来、与话题无关(广告等)或虽与话题相关但是虚假性的内容严重影响了挖掘的效果,并产生了误导用户、浪费资源等不良影响。因此,作为意见挖掘研究工作重要组成部分的垃圾意见研究工作开始得到空前的重视。从垃圾意见特征、垃圾意见检测方法两个方面对目前垃圾意见的研究状况进行了综述。  相似文献
5.
王凯  余伟  杨莎  吴敏  胡亚慧  李石君 《软件学报》2015,26(11):2951-2963
随着在线社交媒体的快速发展和可定位设备的大量普及,地理位置作为社交媒体大数据中一种质量极高的信息资源,开始在疾病控制、人口流动性分析和广告精准投放等方面得到广泛应用.但是,由于大量用户没有指定或者不能准确指定位置,社交媒体上的地理位置数据十分稀疏.针对此数据稀疏性问题,提出一种基于用户生成内容的位置推断方法UGC-LI(user generate content driven location inference method),实现对社交媒体用户和生成文本位置的推断,为基于位置的个性化信息服务提供数据支撑.通过抽取用户生成文本中的本地词语,构建一个基于词汇地理分布差异和用户社交图谱的概率模型,在多层次的地理范围内推断用户位置.同时,提出一个基于位置的参数化语言模型,计算用户生成文本发出的城市.在真实数据集上进行的评估实验表明:UGC-LI方法能够在15km偏移距离准确定位64.2%的用户,对用户所在城市的推断准确率达到81.3%;同时,可正确定位32.7%的用户生成文本发出的城市,与现有方法相比有明显的提高.  相似文献
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