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文檔簡介
1、ADissertationSubmittedtoZhejiangUniversityfortheDegreeofDoctorofPhilosophyTITLE：Media⑧RecommendationbasedonSocialAuthor：Supervisor：Subject：College：ProfChunChenSubmittedDate：S魚衛(wèi)!曼堡墜魚!!Z：2Q!蘭浙江大學博士學位論文摘要趣信息來輔助目標網(wǎng)絡中的推薦。而很多社
2、交網(wǎng)絡彼此獨立，用戶對應信息缺失。為了實現(xiàn)跨社交網(wǎng)絡用戶對應，我們提出了超圖上的流行對齊方法。基于社交關系信息和用戶屬性信息，我們提出的方法可以將不同網(wǎng)絡中的用戶嵌入到同一低維空間中。進而用戶之間的相關性可以根據(jù)在嵌入空間的坐標得到。我們也給出了將用戶名信息與我們方法相結(jié)合的方法。實驗證明我們提出的方法可以有效的實現(xiàn)跨社交網(wǎng)絡用戶對應?；诳缟缃痪W(wǎng)絡用戶對應，跨網(wǎng)絡的推薦成為可能。我們提出了利用豐富社交媒體的跨網(wǎng)絡用戶興趣遷移和推薦方法
3、。具體地，我們提出一個擴展的LDA模型，可以將資源和用戶興趣在一個公共的主題空間中建模。多種社交媒體信息同時用來學習這個主題空間。這樣不同網(wǎng)絡中的資源可以在公共主題空間中進行比較，實現(xiàn)了用戶興趣的跨網(wǎng)絡遷移?；诠仓黝}空間的推薦有很多種方式，包括基于資源和用戶主題分布的直接比較，基于概率的評分預測等。實驗結(jié)果證明了所提方法的有效性。關鍵詞：推薦系統(tǒng)，超圖，社交媒體，大眾情感分析，主題建模，潛在狄利克雷分配，跨社交網(wǎng)絡用戶對應，跨社交網(wǎng)
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