發(fā)布時間：2017-11-24 15:27

  本文關(guān)鍵詞：基于HMM的社交網(wǎng)絡(luò)連接關(guān)系研究

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【摘要】：在線社交網(wǎng)絡(luò)是以計算機為媒介相互作用而增長起來的關(guān)系網(wǎng)。對社交網(wǎng)絡(luò)中的人際關(guān)系的研究與分析近年來成為熱點。由于在線社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的關(guān)系不是可見的,而是通過大量的交互活動來體現(xiàn)的,需要通過觀察用戶之間的互動來推測或者估計其關(guān)系。本文采用基于HMM的方法通過隱狀態(tài)估計來分析連接關(guān)系,即以觀察到的互動事件為觀察狀態(tài)來估計其內(nèi)在的關(guān)系狀態(tài)。 本文首先分析了社交網(wǎng)絡(luò)模型,社交網(wǎng)絡(luò)主要是由節(jié)點和連接組成,而連接關(guān)系正是社交網(wǎng)絡(luò)中用戶互動所產(chǎn)生的結(jié)果。本文詳細闡述了社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系,并將社交關(guān)系細化為連接強度、連接深度和連接邏輯等。 在此基礎(chǔ)上用HMM對用戶互動事件進行建模,這里把用戶之間的階段性的互動變化看作馬爾可夫鏈,用戶之間的關(guān)系狀態(tài)作為馬爾可夫隱狀態(tài),二者構(gòu)成了隱馬爾可夫模型。然后對學(xué)習(xí)后的HMM模型進行隱狀態(tài)估計。在對HMM隱狀態(tài)估計的時候,基于多個互動事件之間會產(chǎn)生沖突的問題,提出了用D-S代替了Viterbi算法,并對二者做了分析比較,詳細分析了二者的優(yōu)缺點,以及各自的優(yōu)勢。實驗表明,在數(shù)據(jù)集較小的時候用D-S證據(jù)理論效果更明顯,在數(shù)據(jù)集較大的時候用Viterbi算法更好些。
【學(xué)位授予單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP393.092;F49

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本文編號：1222732