本文關鍵詞：在線社會關系網絡影響力分析

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【摘要】：隨著科技的發(fā)展和網絡交互活動的日益頻繁,社交網絡平臺也隨之風靡,從而成為人類交流、消息傳播的有效途徑。在社交網絡中,用戶之間的交互行為會產生海量的數據信息,在為社交網絡影響力研究提供便利條件的同時,也使影響力的研究變得更加復雜。在大數據盛行的時代,社交網絡的復雜性更是引起了業(yè)界的廣泛討論。因此,本文就社交影響力擴散規(guī)律以及意見領袖的挖掘兩個方向展開細致的研究。首先,通過對基于SIR模型的傳播過程的分析,提出了一種免疫點的影響力反向擴散算法,該算法描述了影響力擴散過程中的反向作用。新模型所描述的擴散規(guī)律,有效地解決了免疫點的作用在現實與模型中的差異問題。最后,將這一過程在Netlogo平臺進行仿真實驗,并對新算法與基于SIR模型的算法結果進行分析和對比。實驗結果表明,在不同參數下,新的算法會呈現不同大小的滯后率,對整個影響力擴散起到阻礙作用。其次,在網絡拓撲結構的基礎上,提出二級平均連通度的概念,用來衡量網絡節(jié)點周圍鄰居的復雜程度,并且利用該度量作為挖掘意見領袖的標準,構造意見領袖挖掘算法。最后,通過MATLAB對算法進行實現,并且與NodeXL分析工具在度中心性、介數中心性和Pagerank三種度量下得出的結果進行對比,實驗證明,基于二級平均連通度的評價標準能有效地挖掘網絡中的意見領袖,從而,證實本文所提出的算法的有效性和優(yōu)越性。
【關鍵詞】：在線社交網絡 SIR模型 意見領袖 二級平均連通度
【學位授予單位】：南昌大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 研究的背景和意義9-10
• 1.2 研究的目的及內容10-11
• 1.2.1 研究的目的10
• 1.2.2 研究的主要內容10-11
• 1.3 國內外研究現狀11-13
• 1.4 論文的組織結構13-14
• 第2章 相關理論知識14-22
• 2.1 在線社交網絡14-15
• 2.2 影響力15-18
• 2.3 傳統影響力模型18-20
• 2.3.1 獨立級聯模型18
• 2.3.2 線性閥值模型18-19
• 2.3.3 其他模型19
• 2.3.4 存在的缺點和問題19-20
• 2.4 相關算法20-21
• 2.4.1 貪心算法20
• 2.4.2 Pagerank算法20-21
• 2.5 本章小結21-22
• 第3章 基于免疫點的影響力反向擴散算法22-29
• 3.1 傳染病模型22-25
• 3.1.1 其他模型簡介23-24
• 3.1.2 SIR模型24
• 3.1.3 傳播機制24-25
• 3.2 反向擴散算法的描述和實現25-28
• 3.2.1 算法的改進25
• 3.2.2 基于免疫點的影響力反向擴散算法25-28
• 3.2.3 擴散模型的演化示例28
• 3.3 本章小結28-29
• 第4章 社交網絡意見領袖的挖掘29-35
• 4.1 意見領袖29
• 4.2 影響力的評價標準29-31
• 4.2.1 基于網絡拓撲結構29-31
• 4.2.2 基于用戶的交互行為31
• 4.3 結合網絡拓撲結構挖掘意見領袖31-33
• 4.3.1 二級平均連通度31-33
• 4.3.2 意見領袖的發(fā)現算法33
• 4.4 算法實例演示33-34
• 4.5 本章小結34-35
• 第5章 實驗設計與結果分析35-48
• 5.1 影響力反向擴散算法的仿真35-41
• 5.1.1 Netlogo平臺35
• 5.1.2 算法的仿真實驗設計35-37
• 5.1.3 結果的展示和分析37-41
• 5.2 意見領袖挖掘算法的實現41-46
• 5.2.1 Matlab平臺41
• 5.2.2 算法的實現41-42
• 5.2.3 結果的對比與分析42-46
• 5.3 實驗小結46-48
• 第6章 總結與展望48-50
• 6.1 總結48
• 6.2 進一步的研究方向48-50
• 致謝50-51
• 參考文獻51-52

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前6條

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中國碩士學位論文全文數據庫 前1條

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本文編號：1073115