基于多个异构社交网络数据分析的用户建模及其应用

项目名称： 基于多个异构社交网络数据分析的用户建模及其应用

项目编号： No.61402177

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 高明

作者单位： 华东师范大学

项目金额： 26万元

中文摘要： 随着互联网应用的推广和深入，社交网络成为人们生活和实践的重要组成部分。如何综合多个异构社交网络的数据对用户进行建模是一个重要的研究课题。本课题旨在：运用集群Fellegi-Sunter方法关联多个异构社交网络上的用户;利用协同过滤技术融合多个异构社交网络中的用户画像片段;利用矩阵分解的协同过滤技术在多个异构网络中提供相关的个性化推荐;并在此基础上设计并实现一个用户建模的原型系统，为用户建模相关研究提供数据与平台上的支持。这些问题的解决不仅有助于社会学和心理学的研究，而且还有助于电子商务、网络环境管理和在线社交等信息消费行业中的应用。课题以多个异构社交网络上的用户关联作为切入点，在技术路线上具有新意。课题的研究基于课题组在多个异构社交网络上的用户关联的理论成果、厘清的应用需求和收集的网络数据，课题组具有较好的相关研究基础，项目目标明确，可行性较强。

中文关键词： 多社交网络；集群Fellegi-Sunter方法；用户关联；协同过滤；

英文摘要： With the development and promotion of Internet applications, social networking has become an important part of life and practice. How to conduct user modeling by integrating multiple heterogeneous social networks is an important issue. This project system

英文关键词： Multiple Social Networks；Collective Fellegi-Sunter Approach；User Linkage；Collaborative Filtering；