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| 內容簡介： |
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社会化专家推荐旨在准确识别虚拟社区中具有专业特长的用户并对用户进行表示，高效挖掘虚拟社区中有价值的内容并将其有效地推荐给信息需求者，为用户提供专业的在线社会支持。社会化专家推荐对于解决信息过载问题和提升用户体验具有重要作用，近年来引起了广泛关注。本书对社会化专家推荐的相关理论进行了介绍，重点讲解了面向虚拟社区的社会化专家建模、基于证据增强混合图的社会化专家推荐算法及实证研究。另外，介绍了基于Nutch的虚拟社区多源数据采集系统。本书可供从事虚拟社区、数据挖掘、情报技术、推荐算法研究的院校老师、学生和相关行业的科研工作人员参考。
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| 關於作者： |
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傅魁，武汉理工大学副教授，管理学博士，硕士生导师，经济学院电子商务系副主任；美国亚利桑那大学MIS系访问学者，湖北系统工程学会理事，湖北省电子商务学会理事。先后获华中科技大学工学学士、管理学硕士以及武汉理工大学管理学博士学位。主要研究在线社会支持、社会计算、商务智能、语义网。撰写《服务资源智能聚合与推荐技术》等学术著作，在《计算机应用与软件》《计算机工程与应用》《情报学报》《情报杂志》等期刊上发表学术文章20余篇，完成12余项国家和湖北省省重点科研课题，拥有6项软件著作权、4项专利。研究成果《基于Web的本体学习研究》《面向客户复杂需求的海量服务资源智能聚合与推荐技术》先后获得湖北省优秀博士学位论文奖、湖北省科技进步一等奖等。
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| 目錄：
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第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究现状 3
1.2.1 用户建模与识别理论研究 3
1.2.2 社会化专家推荐算法研究 7
1.2.3 在线社会支持研究 11
1.3 本书主要内容 16
1.3.1 研究内容体系结构 16
1.3.2 主要功能模块介绍 17
1.3.3 章节结构 22
第2章 相关理论基础 24
2.1 社会网络及其分析方法 24
2.1.1 社会网络的表示方法 26
2.1.2 社会网络分析任务和分类 27
2.1.3 社会网络分析指标 28
2.2 复杂网络社团 31
2.2.1 社团研究中的基本概念 32
2.2.2 复杂网络社团发现算法 34
2.2.3 复杂网络社团演化跟踪算法 35
2.3 用户画像 36
2.3.1 用户画像构建方法 36
2.3.2 用户画像的表现及更新方式 38
2.3.3 用户画像的分析方法 41
2.4 链接预测 43
2.4.1 链接预测方法 43
2.4.2 基于节点相似性的链接预测方法 43
2.5 混合图模型及算法 45
2.5.1 混合图模型 45
2.5.2 基于混合图的推荐算法 45
2.6 本章小结 48
第3章 面向虚拟社区的社会化专家建模 49
3.1 专家用户建模的多类专家证据 49
3.2 基于主题模型的用户专长词项三部图构建 51
3.2.1 问题描述和定义 51
3.2.2 用户专长词项的模型构建 54
3.2.3 基于主题模型的专家用户画像建模 58
3.3 基于证据增强混合图的专家用户模型构建 71
3.3.1 社会化专家建模框架设计 71
3.3.2 基于关联边增强的专家证据融合 73
3.3.3 基于节点属性增强的专家证据融合 77
3.3.4 融合多类专家证据的混合图模型构建 83
3.4 本章小结 84
第4章 基于证据增强混合图的社会化专家推荐 85
4.1 社会化专家推荐系统框架设计 85
4.1.1 社会化专家推荐系统概述 85
4.1.2 社会化专家推荐系统框架 88
4.2 基于重启动随机游走的一阶段社会化专家推荐 90
4.2.1 关联边定义及权重设定 90
4.2.2 转移概率矩阵计算 91
4.2.3 基于重启动随机游走的专家列表生成 93
4.3 基于情境感知的二阶段社会化专家推荐 94
4.3.1 用户情境概述 94
4.3.2 情境知识的获取与情境表示 98
4.3.3 基于情境后过滤策略的二次专家筛选 99
4.4 本章小结 100
第5章 面向虚拟社区的应用与实证研究 102
5.1 基于新浪微博的用户画像应用与实证 103
5.2 基于百度知道的社会化专家推荐应用与实证 120
5.2.1 用户专长词项混合图的构建实验 120
5.2.2 基于证据增强混合图的社会化专家推荐实验 123
5.3 基于39健康网艾滋病论坛的在线社会支持应用与实证 126
5.3.1 用户专业度识别实验及分析 126
5.3.2 链接预测实验及分析 133
5.3.3 在线社会支持网络构建实验及分析 136
5.3.4 在线社会支持网络演化追踪实验及分析 147
5.4 本章小结 154
第6章 基于Nutch的虚拟社区多源数据采集系统 155
6.1 Nutch概述 155
6.2 数据采集系统整体设计 161
6.3 基于网络新闻的数据采集 163
6.3.1 新闻类网站分析指标 163
6.3.2 基于分析指标的新闻类网站分类排名 165
6.3.3 新闻采集概念的模型构建 167
6.3.4 新闻采集流程及解析 168
6.4 基于论坛贴吧的数据采集 169
6.4.1 Web论坛的分析及模型构建 169
6.4.2 论坛采集流程设计 172
6.4.3 基于模板的Web论坛解析 177
6.5 基于微博的数据采集 182
6.5.1 微博概述及分析 182
6.5.2 微博采集概念的模型构建 190
6.5.3 微博数据采集流程及解析 192
6.6 本章小结 201
参考文献 202
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| 內容試閱：
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随着互联网 时代的到来，互联网呈现蓬勃发展的态势，越来越多的人通过互联网获取信息。第42次中国互联网络发展状况统计报告显示，截至2018年6月，中国网民规模达到8.02亿，其中移动手机网民规模达到7.88亿，互联网从PC时代向移动互联网时代转变。各式各样的在线支持论坛、问答社区、社交网站等虚拟社区以其便捷性，能够随时发布观点和获取信息，越来越受到人们的青睐，已经成为人们交友建立联系、共享资源和获取社会支持的重要渠道。与此同时，Web信息资源的爆炸式增长，使其积累了海量数据。信息资源的极大丰富，虽然使人们拥有更多的机会获取各自所需信息和知识，但也导致信息过载问题越来越严重，人们不得不承受从海量数据中获取目标信息的沉重负担。
因此，在虚拟社区环境下，如何准确地对用户的专业度进行识别并快速获取用户个性化的复杂需求，将用户需要的信息或知识有效地推荐给用户，进而为用户提供专业的在线社会支持，是一个重要的且极具挑战性的问题。用户画像、用户专业度识别、链接预测及混合图模型等算法可以有效地实现对虚拟社区用户的建模，它能够帮助虚拟社区运营者更好地认识用户。在对虚拟社区用户进行建模理论研究的基础上，探索其实际应用价值与应用领域是十分重要且具有现实意义的，社会化专家推荐和在线社会支持是其应用领域的两个典型范例。社会化专家推荐可以发现虚拟社区中具有专业特长的用户，并推荐给信息需求者，以快速获取其帮助、共享其隐性知识，它对于解决信息过载和提升用户体验具有重要作用；在线社会支持是指人们利用个体在虚拟空间中形成的一切社会关系网络，向他人寻求或者为他人提供包括信息、情感、尊重和实物在内的各种有形和无形的社会资源，人们通过提供或接收在线社会支持，能够使他人或自己的身心问题得以缓解，进而维护社会的安全与稳定。
本书在教育部人文社会科学研究项目面向虚拟社区的社会化专家建模及推荐研究（17YJA870006）的资助下，以虚拟社区中的用户尤其是专家用户为出发点，在借鉴与扩展现有的用户画像、用户专业度识别、相似性链接预测与混合图等社会化专家建模及虚拟社区建模理论研究的基础上，针对虚拟社区中的两个典型应用，即社会化专家推荐与在线社会支持进行深入研究。这有利于虚拟社区中的用户获得更加高效的帮助，有利于虚拟社区运营商提供更加优质的服务，从而促进我国虚拟社区的健康发展。本书主要研究内容如下：①构建了基于证据增强混合图的专家用户模型及基于知识共享的虚拟社区模型这两个层面的模型；②探讨了用户建模理论在虚拟社区中的两个实际应用，分别是社会化专家推荐与在线社会支持；③设计了基于Nutch开源工具的虚拟社区多源数据采集系统，包括基于网络新闻的数据采集、基于论坛贴吧的数据采集和基于微博的数据采集。
在前期的研究过程和本书的撰写过程中，我们引用了国内外同行专家的相关研究成果，同时得到了有关院校的同行和相关部门的大力支持与帮助，特别是武汉理工大学电子商务专业的老师和研究生们，他们对本书的撰写提出了许多宝贵的意见与建议，在此一并表示衷心的感谢。
傅魁
2018年11月2日
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