本文關(guān)鍵詞：面向社會(huì)化媒體用戶評(píng)論行為的屬性推斷　出處：《山東大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 社會(huì)化媒體 屬性推斷 語義分析 用戶行為 概率特征選擇

【摘要】：社會(huì)化媒體平臺(tái)是指為用戶提供評(píng)論、投票、反饋、分享等功能的在線媒體,像鳳凰網(wǎng)等新聞網(wǎng)站、亞馬遜和淘寶等電商網(wǎng)站、豆瓣等電影評(píng)論網(wǎng)站。用戶網(wǎng)絡(luò)評(píng)論是社會(huì)輿論的一種表現(xiàn)形式,具有公開性和可用性特點(diǎn),群體意見為其他用戶在決定購買產(chǎn)品或使用服務(wù)的時(shí)候提供了參考。理解用戶評(píng)論行為進(jìn)行屬性推斷,可以幫助企業(yè)、機(jī)構(gòu)、政府等提高服務(wù)質(zhì)量,用于個(gè)性化推薦、市場(chǎng)營(yíng)銷等,具有重要應(yīng)用價(jià)值。然而社會(huì)化媒體用戶多為匿名身份,其評(píng)論行為數(shù)據(jù)具有碎片化、信息價(jià)值含量低和不平衡的特點(diǎn),且用戶群體的屬性分布嚴(yán)重不均衡,這些問題給用戶屬性推斷帶來挑戰(zhàn)。針對(duì)用戶評(píng)論行為數(shù)據(jù)分布不平衡、噪音和碎片化的問題,本文引入客體信息、環(huán)境信息,作為對(duì)用戶評(píng)論行為數(shù)量少的補(bǔ)充信息,輔助用戶特征建模;結(jié)合基于語義知識(shí)庫的層次化語義建模方法和基于詞向量模型學(xué)習(xí)詞向量的文本挖掘方法深度挖掘用戶評(píng)論,分別從全局的角度和局部的角度消除詞語歧義帶來的不良影響,并保留評(píng)論中潛在的語義關(guān)系,從而達(dá)到深度挖掘用戶評(píng)論潛在的語義特征的目的。針對(duì)建模后的用戶特征維度大,碎片化數(shù)據(jù)價(jià)值含量低等問題,基于信息增益度量特征重要性,提出兩種代表性概率特征篩選算法的改進(jìn)策略:概率包裹式特征選擇算法和啟發(fā)式概率特征搜索算法,分別在分類學(xué)習(xí)前和迭代式學(xué)習(xí)過程中進(jìn)行概率特征選擇,既保留了重要特征信息,也給低價(jià)值特征提供小概率選擇機(jī)會(huì),篩選密切相關(guān)特征,以降低搜索空間,提高收斂速度和學(xué)習(xí)效果。針對(duì)用戶屬性不均衡問題,提出了面向小比例類型數(shù)據(jù)的差異性特征選擇和迭代式增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法,集成多個(gè)特征相關(guān)的分類器,考慮不同特征組合和分類器適用性的同時(shí),使得集成之后的分類器注重更容易分錯(cuò)的小比例類型數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),能夠有效提高用戶屬性分類學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確率。分別使用真實(shí)的中文和英文數(shù)據(jù)集驗(yàn)證本文方法,包括不同的行為建模方式和特征篩選方法對(duì)屬性推斷的影響,以及不同參數(shù)和用戶屬性分布不平衡問題對(duì)屬性推斷的影響,并和其他方法進(jìn)行了對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法的有效性。
[Abstract]:Social media platforms are online media that provide comments, voting, feedback, sharing and other functions to users, news sites like Phoenix New Media, e-commerce sites such as Amazon and Taobao. Douban and other movie review sites. User network review is a form of public opinion, with the characteristics of openness and usability. Group views provide reference for other users when deciding to buy products or use services. Understanding user comment behavior and attribute inference can help enterprises, institutions, governments and so on to improve the quality of service. For personalized recommendation, marketing and so on, it has important application value. However, social media users are mostly anonymous identity, its comment behavior data has the characteristics of fragmentation, low information value content and imbalance. And the distribution of user group attributes is seriously uneven, which brings challenges to user attribute inference. In view of the imbalance of user comment behavior data distribution, noise and fragmentation, this paper introduces object information. Environmental information, as the supplementary information to the user's comment behavior, helps to model the user's characteristics. Combining the hierarchical semantic modeling method based on semantic knowledge base and the text mining method based on word vector model learning word vector, deeply mining user comments. From a global perspective and a local perspective to eliminate the negative impact of word ambiguity and retain the potential semantic relationship in the commentary. In order to achieve the purpose of mining the potential semantic features of user comments in depth, aiming at the problems of large dimension of user features and low value content of fragmented data after modeling, the importance of feature is measured based on information gain. This paper proposes two improved strategies of representative probability feature selection algorithm: probabilistic parcels feature selection algorithm and heuristic probabilistic feature search algorithm. Probabilistic feature selection is carried out before and during iterative learning, which not only preserves important feature information, but also provides small probability selection opportunities for low-value features and screening closely related features. In order to reduce the search space, improve the convergence speed and learning effect. Aiming at the problem of user attribute imbalance, this paper proposes a new feature selection and iterative reinforcement learning algorithm for small scale data. By integrating multiple feature related classifiers and considering the applicability of different feature combinations and classifiers, the ensemble classifiers focus on the learning of small scale data that are more easily error-separated. It can effectively improve the accuracy of user attribute classification learning. The real Chinese and English datasets are used to verify the effects of different behavioral modeling methods and feature filtering methods on attribute inference. The effect of different parameters and the imbalance of user attribute distribution on attribute inference is also discussed and compared with other methods. The experimental results show that the proposed method is effective.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：1411769