1、當(dāng)前社交網(wǎng)絡(luò)主要依賴分類導(dǎo)航與信息搜索進(jìn)行較淺層次的信息組織，社交網(wǎng)絡(luò)上存在海量的數(shù)據(jù)，影響了用戶信息查找的效率，以用戶為中心進(jìn)行UGC與知識(shí)社區(qū)的組織能夠提高用戶信息檢索的效率，因此研究用戶知識(shí)組織具有重要意義。
　　本文以在線社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶為研究對(duì)象，以新浪微博為平臺(tái)，研究用戶生成內(nèi)容(User Generated Content，UGC)的主題層次體系構(gòu)建、用戶建模、社區(qū)發(fā)現(xiàn)以及這三個(gè)維度的關(guān)聯(lián)等四個(gè)方面的內(nèi)容。
　

2、　UGC的主題層次體系構(gòu)建能夠讓用戶快速地了解各個(gè)主題之間的關(guān)系，方便用戶快速準(zhǔn)確地找到自己感興趣的內(nèi)容。本文利用主題模型挖掘潛在主題，抽取各個(gè)主題下的文檔集合，在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步利用主題模型，挖掘子主題，構(gòu)建主題層次體系，用以進(jìn)一步了解主題內(nèi)容及其熱度。
　　在用戶建模部分，本文在用戶的原創(chuàng)、轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊微博組合得到的不同數(shù)據(jù)集上，運(yùn)用作者主題模型，獲取每個(gè)用戶自身的建模結(jié)果;并結(jié)合粉絲集合、關(guān)注集合的建模結(jié)果對(duì)用戶興趣模型進(jìn)行擴(kuò)

3、展更新。此外，本文對(duì)機(jī)構(gòu)用戶的官方微博進(jìn)行用戶建模研究，并增加時(shí)間維度，揭示用戶關(guān)注的熱點(diǎn)話題及其演化情況。
　　在社區(qū)發(fā)現(xiàn)部分，本文分別在粉絲關(guān)系數(shù)據(jù)、關(guān)注關(guān)系數(shù)據(jù)以及二者混合數(shù)據(jù)上，運(yùn)用標(biāo)簽傳播算法進(jìn)行社區(qū)劃分，得到了較好的社區(qū)劃分結(jié)果;然后結(jié)合用戶信息對(duì)不同社區(qū)的構(gòu)成進(jìn)行分析，能夠明顯地發(fā)現(xiàn)各個(gè)社區(qū)關(guān)注的主題不同。
　　在多維度知識(shí)體系構(gòu)建部分，本文依據(jù)相似度計(jì)算，實(shí)現(xiàn)UGC主題層次體系、用戶、社區(qū)的多維度關(guān)聯(lián)，從而得