面向協作生成服務的社交搜尋研究

《面向協作生成服務的社交搜尋研究》是依託北京郵電大學，由胡錚擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：面向協作生成服務的社交搜尋研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：胡錚
• 依託單位：北京郵電大學

項目摘要

網際網路2.0將用戶放到服務生成願景的中心，催生了用戶生成服務（User Generated Service, UGS）的出現，也對支持社會化協作生成服務(Collaborative UGS Co-UGS)的網路工具提出了需求。負責協作任務發布以及對協作關係組織的社交搜尋，是Co-UGS協作工具的核心功能，而面向社會協作關係挖掘的社會計算機理研究是建立和完善社會化協作工具的基石，而與Co-UGS相關的計算機理研究還存在空白。申請人團隊以Co-UGS的社交搜尋為研究對象，從複雜網路科學理論及分析方法出發，探索麵向Co-UGS高質量產出的協作關係模式，並研究其社會計算機理，研究多用戶網路協作行為及建模、面向協作關係的團隊甄別算法、協作預測評估與任務組織機制，實現對高效協作關係的挖掘和組織，為服務創新的線上社會協作平台的設計以及運行機制的探索提供理論指導。

結題摘要

Web2.0時代，湧現出諸多用戶生成內容場景，也提供了“無組織”的普通用戶協作生成成果的服務(Collaborative User Generated Services, Co-UGS)的服務機會。針對社交網路上更有效地組織“草根協作”以產生可觀群體智慧價值的需求，課題對社交網路協作依託社交計算機理開展研究。主要研究內容如下： 1）研究了社交網路用戶社交圈層結構模型、內容主題和人格、不同主題的社交傳播力等行為特徵及建模方法。提出了吸引子平衡指數與強弱鏈平衡指數並推導電信社交數據上自我中心網路臨界規模，支持了頓巴數假說；基於用戶移動行為社交相關性在時空維度的影響方式的發現，提出考慮空時社交影響的移動簽到行為預測模型；基於用戶上網偏好的社交強度相關性的驗證，提出基於矩陣分解的社交親近程度規則化項約束的偏好預測模型。 2）基於社交關係和用戶屬性，研究可支持潛在協作群體甄別或任務/內容推薦的相似性模型方法。提出了一種既考慮與用戶偏好相關的小範圍信息，又考慮了全局的用戶行為表現的相似度模型，以改善冷啟動的性能；對用戶的線上評分效果進行了分析，從而對偏好的顯式量化不一致的現象提供解釋；提出了基於語義軌跡來進行特徵模式表達的方案，並通過語義軌跡相似性來挖掘行為背後的社交網路關係；提出了一種隨機路徑採樣的方法RSSim，用來解決大規模異質網路中對象間的相似度搜尋問題。 3）研究面向協作的預測和分派組織機制。基於回音壁效應homophily提出了一種最佳化的推薦算法；提出一種基於團隊意識的社會化協作分發機制和方法；提出基於新的關係分類視角的改進的度量空間向量嵌入模型TransHR；提出了一種新的近似子圖匹配查詢算法ASMQ；提出了基於時間序列同時考慮社交影響因素的遠期離網預測模型。 項目對廣義協作關係中對影響用戶行為的關鍵因素開展了多案例分析，成果在國內、外學術期刊和相關領域的重要國際會議上發表論文13篇（其中SCI 論文6 篇），申請相關領域專利3 項。成果可為扁平線上社會協作平台、運行機制和最佳化策略方面的套用實踐提供理論指導。