基于深度学习的用户行为建模与预测.30

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岁临边
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1 基于深度学习的户为建模与预测张奇复旦大学 1

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3 社会计算的相关研究 } 现实社会系统的数据是隐性的, 大规模社会数据难以观测获取 ; } 早期的社会学的学者只能以小规模社区人群为研究对象, 研究人际关系人群结构信息传播群体行为等问题 } 随着以微博社交网站为代表的社会媒体的迅速发展, 虚拟社区大量出现, 组成了规模巨大的虚拟社会 } 虚拟社会的数据特点是 : 显式可观测可量化计算 } 虚拟社会的出现, 激发了大规模社会计算的研究动力 QQ MSN 新浪微博 FaceBook Twi t t er 天涯论坛虚拟社会 3 摘自 : 哈尔滨工业大学徐志明

4 4 摘自 : 哈尔滨工业大学徐志明人类社会 = 现实社会 + 虚拟社会让我们真正有机会通过大规模真实数据了解用户行为

5 社会媒体特点 : 内容 + 社会网络信息关系用户 5

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7 用户行为建模理解预测干预 7

8 8

9 用户行为很复杂内容社交用户行为环境热点社会 9

10 用户的行为建模与预测 } 谚语 : 今吾于人也, 听其言而观其行 -- 春秋孔子论语公冶长 } 听其言 } 利用自然语言处理计算, 分析用户发表的数据 } 文本图片视频音频 } 观其行 } 利用团体分析技术, 定位人物所在的社交圈 } 利用关系分析技术, 分析人物的朋友圈及其疏密度 } 利用信息传播分析技术, 分析人物的社会影响力 10

11 社会媒体中用户行为 } Post: What s on your mind? } Like, Comment, Share 11

12 社会媒体中用户行为 } Tweet: What s happening? } Reply, Retweet, Favorite 12

13 社会媒体中用户行为 13 Post Share Favorite Replay Retweet Comment Subscribe Download Upload Visit

14 用户行为分析 } Hashtag 推荐 } Retweet 预测 } 社会网络 Embedding 14

15 15 Hashtag 推荐

16 Hashtag 推荐 } People use the hashtag symbol (#) before a relevant keyword or phrase in their Tweet to categorize those Tweets and help them show more easily intwitter search. } Clicking or tapping on a hashtagged word in any message shows you other Tweets that includethat hashtag. } Hashtags can be includedanywhere in a Tweet. } Hashtagged words that become very popular are often Trending Topics. 16

17 Hashtag 推荐 } 分类任务 } 输入 :Tweet } 输出 :Hashtag ID 17

18 Hashtag 推荐 } Local 部分加入 Attention 机制, 选取 Trigger Word } Global 部分对这个 Tweet 建模 18 Hashtag Recommendation using Attention-based Convolutional Neural Network, IJCAI 2016

19 Hashtag 推荐 } Dataset Total: 110,000 microblogs Training: 100,000 microblogs Test: 10,000 microblogs

20 Hashtag 推荐 20

21 Hashtag 推荐 21

22 22 Retweet 预测

23 Retweet 预测 23 Retweet Prediction with Convolution Neural Network, CIKM 2016

24 任务定义 } 输入 } 微博 t, 作者 a } 用户 u } 任务 } 判断用户 u 是否会转发该微博 t 微博数原创 40% 转发 60% 24

25 转发行为预测 - 数据分析第一层 200 用户第二层 :82,311 用户 84,768,859 条微博 25

26 Retweet 预测 } Vu 用户向量 Vp 是对微博 t 建模 26

27 Retweet 预测 } Va 是作者向量 Vu 用户向量 Vp 是对微博 t 建模 27

28 Retweet 预测 } Va 是作者向量 Vu 用户向量 Vp 是对微博 t 建模 } Vi 是用户兴趣 S 是用户兴趣与 Vp 之间的相似度 28

29 Retweet 预测 29

30 Retweet 预测 30

31 31 图 Embedding 表示

32 图 Embedding 表示 32

33 图 Embedding 表示 33 Chen et al., Incorporate Group Information to Enhance Network Embedding, CIKM 2016.

34 图 Embedding 表示 34

35 图 Embedding 表示 35

36 图 Embedding 表示 36

37 图 Embedding 表示 } Task 1 } 模拟新用户加入网络后的 Community 推荐任务 } 随机选取 10% 的图节点, 将其所属集合随机删除 10%-90% } 所删除的集合作为答案集合 } Task 2 } 模拟老用户的 Community 推荐任务 } 针对所有用户, 随机删除 5%-30% 的集合信息 } 所删除的集合作为答案集合 37

38 图 Embedding 表示 38

39 图 Embedding 表示 39

40 近期发表工作 } Jifan Chen, Qi Zhang, Xuanjing Huang, Implicit Discourse Relation Detection via a Deep Architecture with Gated Relevance Network, In Proceedings of the 54th annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2016), August 7-12, 2016, Berlin, Germany. } Jifan Chen, Qi Zhang, Xuanjing Huang, Discourse Relations Detection via a Mixed Generative-Discriminative Framework, In Proceedings of the 30th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2016), Feb 12-17, 2016, Phoenix, Arizona, USA. } Yeyun Gong, Qi Zhang, Hashtag Recommendation using Attention-based Convolutional Neural Networkk, In Proceedings of the 25th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2016), July 9-15, 2016, New York City, USA. } Qi Zhang, Wang Yang, Jin Qian, Xuanjing Huang, A Mixed Generative-Discriminative Based Hashing Method, IEEE Transactions on Knowledge & Data Engineering (TKDE), vol.28, no. 4, pp , April } Yeyun Gong, Qi Zhang, Haoran huang, Jindou Wu, Xuanjing Huang, Retweet Prediction with Convolution Neural Network, In Proceedings of the 25th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2016), October 24-28, 2016, Indianapolis, United States. } Jifan Chen, Qi Zhang, Xuanjing Huang, Incorporate Group Information to Enhance Network Embedding, In Proceedings of the 25th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2016), October 24-28, 2016, Indianapolis, United States. } Qi Zhang, Yang Wang, Yeyun Gong, Xuanjing Huang,Keyphrase Extraction Using Deep Recurrent Neural Networks on Twitter, In Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2016) November 1-5, 2016, Austin, Texas, USA. } Qi Zhang, Jin Qian, Ya Guo, Yaqian Zhou, Xuanjing Huang,Generating Abbreviations for Chinese Named Entities Using Recurrent Neural Network with Dynamic Dictionary, In Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2016) November 1-5, 2016, Austin, Texas, USA. } Qi Zhang, Yeyun Gong, Ya Guo, Xuanjing Huang, Retweet Behavior Prediction Using Hierarchical Dirichlet Process, In Proceedings of the 29th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2015), Jan 25-29, 2015, Austin, Texas, USA. } Yeyun Gong, Qi Zhang, Xuyang Sun, Xuanjing Huang, Who will In Proceedings of the 24th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2015), Oct 19-23, 2015, Melbourne, Australia. } Yeyun Gong, Qi Zhang, Xuanjing Huang, Hashtag Recommendation Using Dirichlet Process Mixture Models Incorporating Types of Hashtags, In Proceedings of the conference on Empirical Methods in Natural Language Processing 2015 (EMNLP 2015), Sep , 2015, Lisboa, Portugal. } 40

41 谢谢!

1 引言

1 引言 P P 第 40 卷 Vol.40 第 7 期 No.7 计算机工程 Computer Engineering 014 年 7 月 July 014 开发研究与工程应用文章编号 :1000-348(014)07-081-05 文献标识码 :A 中图分类号 :TP391.41 摘基于图像识别的震象云地震预测方法谢庭,