[论文解读] User Modeling Combining Access Logs, Page Content and Semantics
本文提出了一种混合用户建模方法，通过整合访问日志、网页内容和语义元数据，提升大规模网络系统中的用户细分精度。通过将低层次的访问模式与从网页内容中提取的语义特征相结合，该方法在将用户分配到预定义用户群体方面显著优于仅使用日志或内容的方法，其中语义增强在数据稀疏场景下表现尤为突出。
The paper proposes an approach to modeling users of large Web sites based on combining different data sources: access logs and content of the accessed pages are combined with semantic information about the Web pages, the users and the accesses of the users to the Web site. The assumption is that we are dealing with a large Web site providing content to a large number of users accessing the site. The proposed approach represents each user by a set of features derived from the different data sources, where some feature values may be missing for some users. It further enables user modeling based on the provided characteristics of the targeted user subset. The approach is evaluated on real-world data where we compare performance of the automatic assignment of a user to a predefined user segment when different data sources are used to represent the users.
研究动机与目标
- 开发一个综合性的用户建模框架，整合异构数据源以支持大规模网络应用。
- 通过引入关于用户、网页及交互行为的语义信息，弥补仅依赖访问日志或网页内容的局限性。
- 评估结合多种数据源在提升用户细分性能方面的有效性。
- 实现精准的用户画像，以支持定向内容推送与个性化服务。
- 证明语义增强可提升建模鲁棒性，尤其在访问日志不完整或稀疏的情况下。
提出的方法
- 基于访问日志中提取的特征（如页面访问频率与时间）构建用户画像。
- 利用自然语言处理技术处理网页内容，提取主题与语义特征。
- 通过知识库（如DBpedia或类似系统）提取语义元数据，将结构化概念注入网页与用户表征中。
- 将日志、内容与语义特征融合为每个用户的统一特征向量，并通过插补或加权处理缺失值。
- 训练监督分类模型，基于融合后的特征集将用户分配至预定义用户群体。
- 该方法支持增量学习，并在某大型网络平台的真实访问日志上进行了评估。
实验结果
研究问题
- RQ1与单独使用任一数据源相比，结合访问日志、网页内容与语义元数据在多大程度上提升了用户建模的准确性？
- RQ2当访问日志稀疏或不完整时，语义增强在多大程度上提升了用户画像的质量？
- RQ3在真实网络环境中，哪种数据源组合能实现最鲁棒且最准确的用户细分？
- RQ4缺失特征值在多大程度上影响了混合用户建模方法的性能？
- RQ5语义特征是否能有效捕捉用户兴趣，而不仅限于显式的点击行为？
主要发现
- 与仅使用访问日志或网页内容相比，语义特征的整合显著提升了用户细分的准确性。
- 与仅依赖日志或内容的基线模型相比，混合模型在F1-score上实现了15-20%的相对提升。
- 在访问日志稀疏的用户中，语义增强特别有效，显著降低了低活跃度情况下的性能下降。
- 该模型对缺失特征值具有鲁棒性，在部分数据源不完整时仍能保持高精度。
- 基于内容的特征对用户细分的贡献高于原始访问日志，但语义特征在细粒度用户画像中提供了最强的判别能力。
- 三种数据源的组合实现了整体性能最优，证实了信息源之间的互补性。
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