基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)的移動自媒體用戶興趣建模.pdf

1、近年來，在移動互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的環(huán)境下，迎來了真正的信息傳播平民化浪潮。在這個全民參與的時代，自媒體（We Media）空前火爆。普通大眾越來越多的參與到分享他們身邊發(fā)生的事、對朋友發(fā)表內容進行評論這樣的信息傳播行為中。自媒體逐漸走進人們的生活，人們通過社交網(wǎng)絡平臺的互動越來越頻繁，產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)，并且以海量的規(guī)模充斥在人們生活和學習的各個領域和方面，與此同時，由于更新速度較快，其中一些有價值的信息內容可能被湮沒，需要花費大量的時間

2、和精力去獲取自己感興趣的內容。在這種情況下，為了向用戶提供滿足其興趣偏好的內容（內容推薦，好友推薦，視頻推薦等多種形式），智能推薦與個性化服務應運而生。
　　無論是智能推薦服務還是個性化檢索服務，其核心部分都是建立用戶興趣模型，現(xiàn)有的用戶興趣模型構建方法大多是對用戶自身數(shù)據(jù)進行興趣挖掘，得到用戶感興趣的類別，這類模型具有能準確反映用戶自身興趣的優(yōu)點，但無法反映用戶受所在社會群體中其它成員的影響而發(fā)生的興趣偏移。為了解決這一問題，本

3、文利用復雜網(wǎng)絡的理論方法，以研究移動社交網(wǎng)絡中的社區(qū)特性開始進行研究，通過對用戶生成內容的興趣挖掘和網(wǎng)絡中興趣社區(qū)發(fā)現(xiàn)來建立用戶興趣模型。具體過程如下：
　　文章首先在用戶關系復雜多變的網(wǎng)絡結構中，將復雜網(wǎng)絡理論與移動社交網(wǎng)絡的的特點相結合展開分析，給出了用戶關系復雜網(wǎng)絡模型的構建方法。然后，對社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法進行了深入學習，針對已有算法的不足，結合移動社交網(wǎng)絡的特點，提出一種基于復雜網(wǎng)絡的“原型社區(qū)”社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。將該算法用于幾個經(jīng)