本文選題：社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析 + 數(shù)據(jù)挖掘　； 參考：《天津大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：隨著在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的發(fā)展,在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法受到研究人員的關(guān)注。同時(shí),社交網(wǎng)站產(chǎn)生海量關(guān)于用戶朋友關(guān)系以及自身行為(例如用戶觀點(diǎn)、評(píng)論和照片等等)的數(shù)據(jù)。現(xiàn)今,用戶通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交互的行為基本都發(fā)生在社交網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)社交網(wǎng)站,人類可以更加方便和高效的同他人進(jìn)行交流。所有看似微小的信息,經(jīng)過(guò)社交網(wǎng)站數(shù)以百萬(wàn)人的行為操作,都能構(gòu)成一個(gè)巨大并且快速迭代的數(shù)據(jù)集。面對(duì)如此豐富的信息,學(xué)術(shù)界和工業(yè)界開始進(jìn)行相關(guān)研究。搜索、關(guān)聯(lián)性研究以及對(duì)于個(gè)人用戶數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的發(fā)布信息的研究,成為一個(gè)重要的研究方向。然而,現(xiàn)有的行為分析方法大多面向全局網(wǎng)絡(luò),以某用戶興趣為中心的局部網(wǎng)絡(luò)用戶行為算法研究比較缺乏;現(xiàn)有方法主要考慮行為之間的相關(guān)作用,忽略親密度、影響力和用戶交互行為等社交因素。論文基于以上問題,提出基于用戶親密度和影響力的社交圈用戶影響力挖掘算法。基于海量社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),提出基于PageRank挖掘社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵用戶的PageRank-Based(PRB)排序算法。該算法可適用于現(xiàn)實(shí)世界中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。在每個(gè)階段,論文首先對(duì)問題本身進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)短的陳述,然后通過(guò)基于PageRank的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)用戶行為的分析。為驗(yàn)證PRB排序算法的有效性,論文提出基于聚類系數(shù)的節(jié)點(diǎn)重要度系數(shù)指標(biāo),進(jìn)行PRB算法有效性驗(yàn)證。然后,將PRB排序算法得到的關(guān)鍵用戶節(jié)點(diǎn)運(yùn)用于D-S證據(jù)理論進(jìn)行用戶行為分析。最后,論文提出基于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,將PRB排序算法得出的關(guān)鍵用戶節(jié)點(diǎn)作為潛在種子節(jié)點(diǎn),通過(guò)計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的親密度來(lái)剔除可能出現(xiàn)的重疊社區(qū)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明所提算法的正確性和有效性。
[Abstract]:With the development of online social network application, online social network analysis method has attracted much attention. At the same time, social networking sites produce huge amounts of data about user friendships and their own behavior (such as user views, comments, photos, etc.). Nowadays, the interaction behavior of users through the network basically occurs in the social network. Through social networking sites, humans can more easily and efficiently communicate with others. All the seemingly minuscule information, manipulated by millions of people on social networking sites, can make up a large and fast iterative data set. In the face of such a wealth of information, academia and industry began to carry out related research. Search, relevance research and the study of millions of individual users to publish information, become an important research direction. However, most of the existing behavior analysis methods are oriented to the global network, and the research on the local network user behavior algorithms based on a user's interest is relatively lacking, and the existing methods mainly consider the correlation between behaviors and ignore the affinity. Social factors such as influence and user interaction. Based on the above problems, this paper proposes a social circle user influence mining algorithm based on user affinity and influence. Based on massive social network data, a PageRank-Based PRB-based sorting algorithm based on PageRank mining key users of social networks is proposed. The algorithm can be applied to large amounts of data generated in the real world. In each stage, the paper first makes a brief statement of the problem itself, and then realizes the analysis of the behavior of big data users by mining the key nodes based on PageRank. In order to verify the validity of PRB sorting algorithm, this paper proposes a node importance coefficient index based on clustering coefficient, and verifies the validity of PRB algorithm. Then, the key user nodes obtained by PRB sorting algorithm are applied to D-S evidence theory for user behavior analysis. Finally, a local community discovery algorithm based on key nodes is proposed. The key user nodes obtained by PRB sorting algorithm are regarded as potential seed nodes, and the overlapping communities may be eliminated by computing the affinity between nodes. Experimental results show that the proposed algorithm is correct and effective.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP393.092

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本文編號(hào)：2046708