網(wǎng)絡(luò)微內(nèi)容推薦方法及支持系統(tǒng)研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展為信息的獲取帶來(lái)了極大方便，與此同時(shí)，但由于互聯(lián)網(wǎng)信息的海量、無(wú)序、去中心化等特點(diǎn)，用戶很容易產(chǎn)生“信息過(guò)載”和“信息迷失”。
　　 為了解決這個(gè)問(wèn)題，大量推薦技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。如何采用一定的技術(shù)，在盡量短的時(shí)間內(nèi)，即時(shí)找到用戶需要的高質(zhì)量的信息，并通過(guò)一定的方式呈現(xiàn)給用戶，是推薦技術(shù)要解決的核心問(wèn)題。Web 2.0 技術(shù)的應(yīng)用讓用戶參與創(chuàng)造的內(nèi)容加入了網(wǎng)絡(luò)信息資源的陣營(yíng)，進(jìn)一步加大了信息推薦的難度。傳統(tǒng)的推薦技術(shù)一

2、般都通過(guò)描述用戶與資源的簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)關(guān)系來(lái)表達(dá)個(gè)性化需求，并實(shí)施推薦策略。而微內(nèi)容推薦的用戶行為分析既要考慮作為消費(fèi)者角色的用戶偏好，同時(shí)也要考慮作為生產(chǎn)者的用戶偏好。本文提出利用將用戶行為以及用戶之間的交互關(guān)聯(lián)納入考慮范疇來(lái)構(gòu)建整個(gè)推薦體系，針對(duì)推薦中的關(guān)鍵問(wèn)題（社會(huì)網(wǎng)絡(luò)影響、冷啟動(dòng)、可擴(kuò)展性、人機(jī)認(rèn)知等)對(duì)微內(nèi)容推薦方法進(jìn)行了以下方面的研究：
　　 1）通過(guò)實(shí)證提出了基于用戶關(guān)注度的微內(nèi)容過(guò)濾評(píng)價(jià)指標(biāo)，該指標(biāo)通過(guò)理論分析與實(shí)證數(shù)

3、據(jù)結(jié)合，使得推薦資源在信息內(nèi)容和用戶行為上更符合消費(fèi)需求。首先確定關(guān)注度作為用戶行為的表征，并基于關(guān)注度信息資源進(jìn)行初步識(shí)別，通過(guò)對(duì)不同類關(guān)注度的信息資源的文本處理和內(nèi)容分析，進(jìn)行價(jià)值比較，由此得證關(guān)注度高的信息其價(jià)值也高，關(guān)注度是微內(nèi)容過(guò)濾的評(píng)價(jià)依據(jù)。并通過(guò)根據(jù)用戶社會(huì)關(guān)系的分析，識(shí)別出影響關(guān)注度的指標(biāo)，通過(guò)利用這些指標(biāo)有針對(duì)性的對(duì)有價(jià)值信息進(jìn)行預(yù)測(cè)和過(guò)濾導(dǎo)向。
　　 2）構(gòu)建了基于超網(wǎng)絡(luò)的推薦路徑。從微內(nèi)容的社會(huì)性入手，提出

4、微內(nèi)容的互動(dòng)與傳播網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，。分三個(gè)層次：用戶對(duì)象關(guān)聯(lián)網(wǎng)，信息資源對(duì)象關(guān)聯(lián)網(wǎng)，用戶-信息對(duì)象二分網(wǎng)絡(luò)等構(gòu)成的一個(gè)推薦網(wǎng)絡(luò)。（1）用戶社會(huì)網(wǎng)絡(luò)：用戶之間的關(guān)聯(lián)。（2）信息資源對(duì)象關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)：信息對(duì)象之間的關(guān)系構(gòu)成一個(gè)資源對(duì)象關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。（3）用戶-信息對(duì)象二分網(wǎng)絡(luò)：通過(guò)信息與資源的映射關(guān)系，基于超圖實(shí)現(xiàn)用戶對(duì)信息的選擇（評(píng)價(jià)）過(guò)程以及由傳送路徑構(gòu)成的推薦網(wǎng)絡(luò)的形式化描述。
　　 利用用戶關(guān)聯(lián)對(duì)信息關(guān)聯(lián)的映射，實(shí)現(xiàn)用戶對(duì)信息

5、的選擇（評(píng)價(jià)）以及傳送路徑作用的推薦網(wǎng)絡(luò)。
　　 3）結(jié)合微內(nèi)容信息節(jié)點(diǎn)推薦的特征，提出利用加速遺傳的算法優(yōu)化互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對(duì)微內(nèi)容信息節(jié)點(diǎn)的推薦優(yōu)化路徑進(jìn)行優(yōu)化。將信息節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽相似度、基于關(guān)注度的信息價(jià)值以及信息節(jié)點(diǎn)距離度等作為推薦路徑計(jì)算的多維約束指標(biāo)，構(gòu)建出優(yōu)化的適應(yīng)度函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了推薦算法的全面性考慮并借用加速遺傳使算法得到有效精簡(jiǎn)。
　　 4）引入多智能體技術(shù)，以平臺(tái)視角構(gòu)建了上述的各項(xiàng)功能模塊，并利用智能體技術(shù)優(yōu)勢(shì)