基于广义内容分析的社会媒体多层次资源推荐模型研究

项目名称： 基于广义内容分析的社会媒体多层次资源推荐模型研究

项目编号： No.61370074

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 王大玲

作者单位： 东北大学

项目金额： 75万元

中文摘要： 推荐系统包括用户兴趣分析和推荐信息选择两个主要部分，社会媒体中丰富的信息资源和不同主题的用户社群为此提供了更广阔的分析和选择空间。在基于社会媒体的推荐中，上述分析和选择需要包括视觉和听觉特征、语义信息、元数据等所有内容的分析。本课题将这些内容统称为广义内容，将社会媒体资源划分成单一、复合、综合资源及子资源，研究基于广义内容分析的社会媒体多层次资源的推荐。基础方面，研究广义内容分析方法；用户兴趣分析方面，研究用户-资源异构信息网络构建、用户社群发现及社群主题向用户兴趣模型的映射；资源选择方面，研究基于单一资源的其它层次资源挖掘、表达条件相关性的多层次资源模型构建以及资源的质量标识；模型应用方面，研究基于上述模型的资源匹配和推荐方法。这些工作既体现了本课题提出的多层次资源推荐的特点，又融合了当前社会媒体研究中注重用户关系的特点。本课题最终将基于现有主流社会媒体实现对应的原型系统表明上述特点。

中文关键词： 社会媒体；推荐；情感分析；多模态；

英文摘要： A recommender system concerns with two main components which are users' interest analysis and recommended information selection. The rich information resources and plenty of user communities with various topics in social media provide broader space for th

英文关键词： social media；recommendation；sentiment analysis；multi-modality；