本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模微博數(shù)據(jù)的品牌檢索與可視化　出處：《大連理工大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 社交網(wǎng)絡(luò) 品牌 微博 重排序 數(shù)據(jù)可視化

【摘要】：隨著Web 2.0技術(shù)的發(fā)展和社交網(wǎng)絡(luò)的流行,互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)與過去相比呈現(xiàn)出一些新的特點(diǎn)。首先信息類型更加豐富,傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以文本類型為主,而如今圖片、音頻和視頻等多媒體類型的數(shù)據(jù)在逐漸增多；其次由于網(wǎng)絡(luò)的去中心化和社交網(wǎng)絡(luò)中用戶數(shù)量的增加,互聯(lián)網(wǎng)信息量急速增加,大數(shù)據(jù)的時(shí)代已經(jīng)來臨。這些新的數(shù)據(jù)特點(diǎn)為研究人員帶來了新的挑戰(zhàn)。社交平臺(tái)具有很強(qiáng)的實(shí)時(shí)性和真實(shí)性,用戶可以通過關(guān)鍵字對品牌相關(guān)的微博進(jìn)行檢索以了解某個(gè)品牌。因此微博品牌檢索具有一定應(yīng)用意義。微博中圖像數(shù)據(jù)很多,如何利用圖像信息輔助傳統(tǒng)的文本檢索、如何提高檢索結(jié)果中圖像信息所占據(jù)的比例都是亟待解決的問題。本文針對上述問題提出了一種結(jié)合文本和圖像信息的多模態(tài)的微博重排序方法。該方法利用半監(jiān)督學(xué)習(xí)的概率圖模型將不同類型數(shù)據(jù)以單圖的形式建模,并將多個(gè)單圖連接形成多圖模型。多圖模型使得不同類型的特征可以同時(shí)參與計(jì)算,并且自適應(yīng)的調(diào)整不同數(shù)據(jù)類型之間的權(quán)重。本文還通過實(shí)驗(yàn)對所提出的算法進(jìn)行了詳細(xì)的分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證明了該算法的有效性。本文還提出了一種基于圖的對大規(guī)模微博數(shù)據(jù)的可視化方法。其不通過社交信息建立微博數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,而用微博內(nèi)容的相關(guān)性建立這種聯(lián)系。這樣可防止數(shù)據(jù)采樣時(shí)好友或轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系鏈斷裂而導(dǎo)致的問題。本文提出的方法利用基于力導(dǎo)向的圖排布算法將相似的微博相互聚集,從而得到一個(gè)二維的點(diǎn)云圖。算法的流程如下：首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、去重和采樣等步驟；然后通過采樣的數(shù)據(jù)建立圖模型,并將圖排布到二維平面中；最后本文展示一個(gè)可視化軟件,其將點(diǎn)云圖以可交互的熱度圖的方式展現(xiàn)出來,并提供了相似微博檢索的功能使得用戶可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行更加仔細(xì)的觀察。本文用一個(gè)包含300萬條數(shù)據(jù)的Brand-Social-Net微博數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本文提出的可視化方法可以幫助用戶對一個(gè)數(shù)據(jù)有更加深刻的認(rèn)識(shí)。
[Abstract]:With the development of Web 2.0 technology and the popularity of social networks , the data in the Internet presents some new features than in the past . First , the information type is richer , the traditional Internet data is based on the text type , and the information of images , audio , video and other multimedia types is gradually increased .

【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41;TP393.092

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本文編號：1408454