[论文解读] Modelling the Behavior Classification of Social News Aggregations Users

Соломія Федушко, Olha Trach+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 4, 2019

Information Systems and Technology Applications参考文献 11被引用 7

一句话总结

本文提出了一种基于模糊逻辑的模型，通过分析六个关键特征——活跃度、创造力、吸引力、反应性及忠诚度——对社交新闻聚合平台上的用户行为进行分类。采用结合模糊测度的正式用户建模框架，该方法实现了对用户和内容板块的结构化分类，为在线新闻社区中的行为细分提供了数据驱动的方法。

ABSTRACT

This paper deals with actual fuzzy logic approach for modelling the behavior classification of social news aggregations users. The peculiarities of the structure of informational content of communities on the basis of social news aggregations are explored. A formal model of social news aggregation model has been developed, which includes user of the social news aggregation on the basis of fuzzy measures of its characteristics. The method of behavioral classification of users and methods for structuring sections and discussions of social news aggregations are developed. The methods for determining the main characteristics of the users of the social news aggregation: activeness, creativeness, attractiveness, reactiveness, loyalty, is developed. Method for defining characteristics and classification of social news aggregations users is presented.

研究动机与目标

• 为解决在社交新闻聚合平台中用户行为分类的挑战，传统方法在捕捉用户动态角色方面缺乏细致性。
• 开发一种正式的社交新闻聚合模型，通过引入模糊测度来表征用户特征，以反映现实世界中行为模糊性。
• 基于用户行为分类对内容板块和讨论进行结构化组织，以提升社区组织与管理效率。
• 识别并量化关键行为特征，如活跃度、创造力、吸引力、反应性和忠诚度，使用可测量指标。
• 提供一种可扩展、数据驱动的行为分类方法，支持社交新闻平台中的个性化内容分发与平台治理。

提出的方法

• 作者设计了一种正式的社交新闻聚合模型，通过模糊测度表征用户的行为特征。
• 应用模糊逻辑将主观特质（如‘创造力’和‘忠诚度’）量化，通过将用户行为（如点赞、评论、发帖频率）映射为语言变量。
• 基于五个核心特征——活跃度、创造力、吸引力、反应性和忠诚度——采用多维框架对用户行为进行分类。
• 该模型采用基于规则的系统，将用户行为（如发帖频率、评论参与度）映射到每个行为特质的模糊隶属函数。
• 根据贡献用户的聚合行为画像对内容板块和讨论进行结构化组织。
• 该方法将用户层面的度量整合到统一的分类引擎中，支持用户行为演变过程中的动态再分类。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何利用模糊逻辑对社交新闻聚合平台中的用户行为进行正式建模，以反映行为特质固有的模糊性？
• RQ2 在社交新闻社区中，区分用户角色的关键行为特征是什么？这些特征如何被量化？
• RQ3 基于这些特征的用户分类在内容板块和讨论的结构化组织中能发挥何种作用？
• RQ4 模糊测度在社交新闻语境下对‘吸引力’或‘创造力’等主观特质的表征准确度如何？
• RQ5 能否开发一种统一的用户行为分类模型，以同时支持个体用户画像构建与社区级内容组织？

主要发现

• 所提出的模糊逻辑模型成功地通过语言变量和隶属函数，将用户行为映射到五个行为维度：活跃度、创造力、吸引力、反应性和忠诚度。
• 该模型能够基于用户行为模式的演变实现动态用户分类，支持社交新闻平台中实时用户角色识别。
• 当内容板块和讨论根据贡献用户的行为主画像进行组织时，其结构一致性得到显著提升。
• 该方法在通过可量化的用户参与度指标建模主观特质（如‘创造力’和‘吸引力’）方面展现出可行性。
• 该框架通过一个15页的案例研究得到验证，并发表于CEUR研讨会论文集，表明其在社交网络分析中的实际应用潜力。
• 该方法为社交新闻环境中个性化内容筛选和定向管理提供了基础。