【摘要】：在微博媒體中每天都活躍著數(shù)以億計(jì)的用戶，這些用戶每天都能夠產(chǎn)生海量的信息，面臨如此巨大的信息流，很多用戶都無(wú)法快速高效的找到自己感興趣的信息。在微博媒體中，用戶主要通過關(guān)注其他用戶來獲取信息，因此，為了獲取定制的自己感興趣的信息流，用戶會(huì)通過判斷其他用戶發(fā)布的信息是否是自己感興趣的來決定是否關(guān)注此人。 微博媒體上的鏈接預(yù)測(cè)問題，從根本上說是通過為用戶推薦好友的方式來給用戶提供他感興趣的定制信息服務(wù)。本文希望通過研究微博網(wǎng)絡(luò)中信息擴(kuò)散特征結(jié)合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征來進(jìn)行鏈接預(yù)測(cè)，提出了基于微博信息擴(kuò)散的節(jié)點(diǎn)相似性鏈接預(yù)測(cè)算法、基于信息擴(kuò)散的分類鏈接預(yù)測(cè)算法以及基于信息擴(kuò)散的隨機(jī)游走鏈接預(yù)測(cè)算法。 基于微博信息擴(kuò)散的節(jié)點(diǎn)相似性鏈接預(yù)測(cè)算法是傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)基于節(jié)點(diǎn)相似性推薦方法的改進(jìn)方案，通過微博媒體網(wǎng)絡(luò)中信息擴(kuò)散特征結(jié)合共同關(guān)注、共同粉絲等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征屬性來計(jì)算節(jié)點(diǎn)相似性，選擇相似性高的節(jié)點(diǎn)推薦給目標(biāo)用戶。基于信息擴(kuò)散的分類器鏈接預(yù)測(cè)算法希望通過對(duì)用戶信息擴(kuò)散特征以及結(jié)構(gòu)特征的分析進(jìn)行分類，把分好類的推薦用戶作為集合推薦給目標(biāo)用戶�；谛畔U(kuò)散的隨機(jī)游走算法通過計(jì)算概率圖模型中目標(biāo)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)游走到任意節(jié)點(diǎn)的概率，根據(jù)概率值大小進(jìn)行排序得到推薦列表。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，，有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法效果最好，隨后依次是節(jié)點(diǎn)相似性算法和隨機(jī)游走算法，同時(shí)，基于信息擴(kuò)散特征的鏈接預(yù)測(cè)算法都能獲得優(yōu)于傳統(tǒng)方法的效果，證明了信息擴(kuò)散特征在社交網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)中的重要意義。
[Abstract]:There are hundreds of millions of users active in Weibo media every day. These users can generate a lot of information every day. Facing such a huge information flow, many users can not find the information they are interested in quickly and efficiently. In Weibo media, users get information mainly by focusing on other users, so in order to obtain custom information flow of interest to themselves, Users decide whether to pay attention to other users by judging whether they are interested in publishing information. The link prediction problem on Weibo media is fundamentally by recommending friends to users to provide users with customized information services of interest to them. In this paper, we hope to study the characteristics of information diffusion in Weibo network combined with the characteristics of network structure to predict the link, and propose a node similarity link prediction algorithm based on Weibo information diffusion. Classification link prediction algorithm based on information diffusion and random walk link prediction algorithm based on information diffusion. The node similarity link prediction algorithm based on Weibo information diffusion is an improved scheme based on node similarity recommendation method in traditional social networks, which combines the information diffusion characteristics in Weibo media network with common concern. The network structure characteristic attributes such as common fans are used to calculate the node similarity, and the nodes with high similarity are selected and recommended to the target users. The link prediction algorithm of classifiers based on information diffusion hopes to classify the information diffusion characteristics and structural features of users and recommend the recommended users as a set to the target users. The random walk algorithm based on information diffusion calculates the probability that the target node walks randomly to any node in the probability graph model, and sorts it according to the probability value to get the recommended list. From the experimental results, it can be seen that the classification algorithm with supervised machine learning is the best, followed by node similarity algorithm and random walk algorithm. At the same time, The link prediction algorithm based on information diffusion feature can obtain better effect than the traditional method, which proves the significance of information diffusion feature in social network link prediction.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)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

【共引文獻(xiàn)】

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5 姜春林;李江波;杜維濱;;期刊文獻(xiàn)計(jì)量與知識(shí)圖譜對(duì)《情報(bào)科學(xué)》的解讀[J];情報(bào)科學(xué);2009年02期

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5 鄭俊;王少平;曹俊;;卡倫堡工業(yè)共生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的演化研究[A];中國(guó)環(huán)境科學(xué)學(xué)會(huì)2009年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（第四卷）[C];2009年

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9 李洋濤;李川;許超;雷曉;徐洪宇;唐常杰;楊寧;;空間評(píng)分:基于PageRank的信息網(wǎng)絡(luò)可視化中節(jié)點(diǎn)重要性度量[A];第29屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（B輯）（NDBC2012）[C];2012年

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5 王鵬耀;網(wǎng)絡(luò)能力對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的研究[D];北京交通大學(xué);2011年

6 葛笑春;企業(yè)與非營(yíng)利組織的戰(zhàn)略聯(lián)盟：協(xié)同網(wǎng)絡(luò)及其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)研究[D];浙江大學(xué);2010年

7 魏巍;“跨學(xué)科研究”評(píng)價(jià)方法與資助對(duì)策[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：2481569