复旦大学：基于知识图谱的用户画像技术研究（肖仰华）

复旦大学 基于知识图谱的用户画像技术研究基于标签的用户画像基于标签的用户画像：给 用户打兴趣、行先、属性等不同维度的标签，并 赋以不同的权重，以准确刻画用户。当前画像的主要问题-不全•数据稀疏 •隐私保护-不准•噪音标签 •粒度太粗什么是知识图谱知识图谱知识图谱是一种海量知识表征形式， 表达了客类实体及其之间的各种语义关系。-更高的实体、概念覆盖率-更为丰富的语义关系 -自动化构建程度-较高的数据质量利用知识图谱改善用户画像基于社交图谱的标签扩展基于社交图谱的标签传播问题：很多用户处于隐私考虑，不愿发布标签，或者刻意隐藏自己的行为思路：从你的好友，寻求关于你的合适标签方法：基于PageRank机制，让好友的标签传播到特定用户-越多好友具有某个标签，用户越可能具有某个标签-关系越强，标签越可能传播到某个用户基于标签传播的用户画像基于知识图谱的标签扩展基于知识图谱的标签扩展标签泛化基于最小描述长度的标签泛化基于知识图谱的夸平台推荐互联网标签系统体系架构产品由"三库一引擎"构成，可以独立构建。也可以作为大数据分析处理平台的有机组 成部分，定位于业务感知层，向下对接数据融合层，对上服务于数据应