【摘 要】
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随着互联网与各行各业的进一步融合,互联网渗透到人们日常生活的速度逐步加快。这些应用和服务的发展,在加快互联网普惠化进程的同时,也带来了“信息迷航”、“信息过载”等十分棘手的问题,使得用户在面对海量信息时无法高效便捷地找到真正满足自己需求的内容。值得庆幸的是,用户在参与互联网信息创造、传播和消费的过程中,积累了大量的个人行为数据,为平台对用户行为的建模,以及提供个性化、智能化和定制化的服务带来了契机
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随着互联网与各行各业的进一步融合,互联网渗透到人们日常生活的速度逐步加快。这些应用和服务的发展,在加快互联网普惠化进程的同时,也带来了“信息迷航”、“信息过载”等十分棘手的问题,使得用户在面对海量信息时无法高效便捷地找到真正满足自己需求的内容。值得庆幸的是,用户在参与互联网信息创造、传播和消费的过程中,积累了大量的个人行为数据,为平台对用户行为的建模,以及提供个性化、智能化和定制化的服务带来了契机。向量化用户的兴趣偏好是目前应用最为广泛的在线行为建模方案。但是,用户历史行为数据的爆炸式增长,导致现有的建模方案在应对数据的海量性、稀疏性、异构性和低质性等方面还有很大的提升空间。为此,本文主要从二分网络表示学习和跨领域迁移学习两个角度展开研究,提出了三种用户在线行为向量化算法。主要贡献如下:·基于二分网络表示学习的用户行为向量化由于用户、项目的交互行为天然地构成了一张二分网络,所以设计并实现了一种可用于用户行为向量化的二分网络表示学习算法——Bi NE,旨在利用网络拓扑结构挖掘出顶点间的显式和隐式关系来缓解数据稀疏问题。Bi NE算法设计了变长的自适应的随机路径生成器,不但能够捕获二分网络的高阶隐式关系,而且很好地保留住了二分网络中节点度的长尾分布特征;进一步基于结构感知的负采样方法优化了算法效率。·基于联合矩阵分解的用户行为向量化为了解决Bi NE方法捕获顶点间隐式关系时需要生成海量随机路径的局限,通过理论分析,近似地给出了Bi NE算法对应的矩阵形式。从而能够在不生成随机路径的情况下就能获得充分的顶点间隐式关系。并通过设计与实现一种联合矩阵分解算法,将其应用于用户行为的向量化。·基于迁移学习的用户行为向量化利用成熟领域的信息向目标领域进行迁移,设计并实现了一种基于跨领域迁移学习的用户行为向量化模型——TLUM。该模型以领域间共同的用户、项目为桥梁,利用用户、项目相似度和基于最近邻的迁移方法将成熟领域的用户行为特征迁移进目标领域,有效的缓解了由数据稀疏和低质带来的问题。此外,还建立TLUM与二分网络顶点向量化的关系。
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