通過社會化媒體挖掘用戶興趣的方法及套用研究

《通過社會化媒體挖掘用戶興趣的方法及套用研究》是依託清華大學，由劉紅岩擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：通過社會化媒體挖掘用戶興趣的方法及套用研究
• 依託單位：清華大學
• 項目負責人：劉紅岩
• 項目類別：面上項目

項目摘要

近年來，社交網路、信息分享平台等社會化媒體的迅猛發展不僅改變了人與人之間的交流方式，也改變了企業的經營模式，使企業的經營更依賴於對大量數據的分析與發現。本研究旨在通過微博這類社會化媒體挖掘用戶的行為模式，多方位描述用戶興趣，從而挖掘社會化媒體中的巨大商業價值。已有的用戶興趣的表達和挖掘方法不足以處理微博平台中海量的短文本、動態變化的大規模網路以及富媒體、非結構化的數據，也不能充分挖掘其中隱含的新穎行為模式。本項目的研究內容包括：用戶在社會化媒體中行為模式的挖掘方法研究、用戶興趣建模研究、用戶興趣推測方法研究、典型用戶群識別及差異研究、基於用戶興趣的典型套用研究。該研究將在話題識別、信息傳播、意見挖掘以及行為預測等方面解決關鍵的科學問題，提出一套具有創新性的知識發現理論、模型和方法，並開發基於用戶興趣的套用演示系統，為電子商務中的個性化推薦、開發新型商業模式及社會化行銷提供理論和技術支持。

結題摘要

近年來，社交網路、信息分享平台等社會化媒體的迅猛發展不僅改變了人的行為方式，也改變了企業的運營模式。本項目主要研究通過分析社會化媒體上用戶的行為數據，描述和發現用戶興趣偏好的模型和方法，研究基於用戶興趣偏好的套用方法，從而挖掘社會化媒體中的巨大商業價值。為此，在用戶興趣偏好的建模和挖掘方面，具體研究了用戶不同類型偏好的建模和挖掘方法，用戶偏好差異的挖掘方法以及用戶之間社會關係的識別方法等。套用方面，研究了基於用戶偏好的個性化推薦方法，研究了考慮用戶偏好的競爭者分析方法以及社會網路中謠言的識別方法等。同時，針對用戶行為數據的高維度、稀疏性、非結構化、異構性以及動態變化等極端特性，研究了解決這些問題的基礎數據挖掘的模型和算法。本項目提出了一系列的具有創新性的用戶興趣偏好的建模模型，提出了多個基於用戶行為的分析和套用的方法和框架，設計並實現了一系列的用戶興趣偏好的挖掘和套用算法，豐富了數據分析和挖掘的理論和方法。同時，收集了多個實際的社會媒體的用戶行為相關的數據集，利用他們對所提模型和算法進行了廣泛的實驗，驗證了所提模型和方法的有效性，同時發現了許多具有管理意義的結論。同時通過與企業合作，解決了手機套用推薦業務中的多個實際問題，取得了良好的效果。 研究成果以論文、專著、專利等形式體現。論文發表在國內外期刊和會議上，期刊包括國際一流期刊如INFORMS Journal on Computing（JOC）、IEEE Transactions on Data Engineering（TKDE）、Information Systems、Decision Support Systems（DSS）、Management Science、Decision Science等，會議包括高水平國際會議如CIKM、SDM、PACIS、PAKDD等。發表的論文中，SCI 13篇，SSCI５篇，EI 12篇。獲得國際會議最佳challenge paper獎論文一篇。出版專著一部。獲得國家發明專利授權4項。項目培養了已畢業研究生5名，在讀研究生4名。