【摘要】：在互聯(lián)網(wǎng)迅猛發(fā)展的今天,人們習(xí)慣于通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行信息的傳遞,規(guī)模龐大的用戶和錯綜復(fù)雜的關(guān)系構(gòu)成了多姿多彩的在線社交網(wǎng)絡(luò)。社交網(wǎng)絡(luò)作為人們線上社交活動的重要載體,具有數(shù)據(jù)量巨大、傳播途徑多元、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的特點(diǎn),導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不斷演變和難以控制。如何把握社交網(wǎng)絡(luò)的演化趨勢和發(fā)展規(guī)律,挖掘用戶的潛在關(guān)聯(lián),對用戶間的鏈接關(guān)系進(jìn)行有效預(yù)測是亟待研究和解決的問題。本論文主要從用戶屬性層面和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)層面兩個(gè)方面出發(fā),對社交網(wǎng)絡(luò)中的鏈接預(yù)測進(jìn)行了分析和研究。主要研究工作如下:1.在用戶屬性層面,針對多維屬性因素間的耦合關(guān)聯(lián),利用社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的行為數(shù)據(jù)以及關(guān)系數(shù)據(jù),構(gòu)建面向多維網(wǎng)絡(luò)空間的相關(guān)性復(fù)用鏈接預(yù)測模型。首先基于分層的思想,將網(wǎng)絡(luò)映射為多維網(wǎng)絡(luò)空間,對各層網(wǎng)絡(luò)空間的相關(guān)性分別進(jìn)行分析,從而降低屬性因素之間的耦合性;其次針對用戶的多興趣特點(diǎn),利用潛在狄利克雷分布LDA(Latent Dirichlet Allocation)在處理興趣劃分問題上的優(yōu)勢,將傳統(tǒng)對文本建模的方法用于行為建模;最后結(jié)合WAODE(Weighted Average of One-Dependence Estimators)算法的弱化獨(dú)立性思想,對LDA模型進(jìn)行擴(kuò)展,綜合多維因素進(jìn)行鏈接預(yù)測,并發(fā)現(xiàn)影響鏈接建立的關(guān)鍵因素。2.在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)層面,充分考慮到非拓?fù)涮卣髋c拓?fù)涮卣髦g的關(guān)聯(lián)性,構(gòu)建面向社交網(wǎng)絡(luò)的三層隱貝葉斯鏈接預(yù)測模型。首先,將高斯加權(quán)LDA應(yīng)用到用戶行為建模中,挖掘用戶潛在興趣分布,分析內(nèi)部驅(qū)動因素的影響;其次,引入用戶活躍度進(jìn)一步優(yōu)化高斯加權(quán)LDA,增強(qiáng)了模型的解釋性及興趣主題的表達(dá)能力;最后,基于潛在興趣分布重新定義隱樸素貝葉斯HNB(Hidden Naive Bayes)算法的隱含因子,分析外部驅(qū)動因素的影響,并利用改進(jìn)后的HNB算法,挖掘用戶的潛在興趣分布,并對用戶間的鏈接關(guān)系進(jìn)行有效預(yù)測。結(jié)合真實(shí)的新浪微博和Twitter數(shù)據(jù),本論文進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)表明,本論文提出的模型有效融合了用戶屬性和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),能夠?qū)ι缃痪W(wǎng)絡(luò)中的鏈接關(guān)系進(jìn)行預(yù)測,有助于掌握社交網(wǎng)絡(luò)的演化趨勢和發(fā)展規(guī)律,為推薦系統(tǒng)提供了參考價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP393.09
【圖文】：

研究現(xiàn)狀 社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀社交網(wǎng)絡(luò)一詞的概念最初來源于社會學(xué)的“六度分隔”理論。20 世紀(jì) 60 年大學(xué) Stanley Milgram 教授第一次提出“六度分隔”理論，如圖 1.2 所示，在地球上，任何一個(gè)人與陌生人之間所間隔的人不會超過六個(gè)[8]，該理作小世界理論。小世界理論反映出社會中普遍存在的“弱紐帶”效應(yīng)[9]，，每個(gè)個(gè)體自身的社交圈逐步擴(kuò)大，最后形成一個(gè)大型的社交網(wǎng)絡(luò)，這社交網(wǎng)絡(luò)的初期理解，也是社交網(wǎng)絡(luò)分析的理論基礎(chǔ)。到本世紀(jì)初，社漸成為多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域，其在社會學(xué)、心理學(xué)以及統(tǒng)計(jì)學(xué)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用和發(fā)展，并形成一套系統(tǒng)的理論方法和研究技術(shù)。

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第 1 章 緒論模型的研究以及面向社交網(wǎng)絡(luò)的三層隱貝葉斯鏈接預(yù)測模型的研究。本文的主要研究內(nèi)容和基本思路如圖 1.3 所示。本文從關(guān)鍵問題出發(fā)，建立了面向多維網(wǎng)絡(luò)空間的相關(guān)性復(fù)用鏈接預(yù)測模型和面向社交網(wǎng)絡(luò)的三層隱貝葉斯鏈接預(yù)測模型，并設(shè)計(jì)了相關(guān)的模型算法，同時(shí)這也是作者在攻讀碩士學(xué)位期間的主要研究工作。主要工作和創(chuàng)新如下：

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第 2 章 相關(guān)技術(shù)和理論基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)中的鏈接預(yù)測發(fā)展而來，將用戶和用戶關(guān)系構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)抽象為圖，即用戶為節(jié)點(diǎn)，用戶關(guān)系為邊，鏈接預(yù)測也就是用戶關(guān)系預(yù)測，可以理解為根據(jù)可觀測的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及用戶相關(guān)屬性信息，推斷出可能存在的缺失鏈接和未來鏈接[34]，如圖 2.1 所示。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 王立印;張輝;陳勇;;一種基于Dice-Euclidean相似度計(jì)算的協(xié)同過濾算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2015年10期

2 方濱興;賈焰;韓毅;;社交網(wǎng)絡(luò)分析核心科學(xué)問題、研究現(xiàn)狀及未來展望[J];中國科學(xué)院院刊;2015年02期

3 郭磊;馬軍;陳竹敏;姜浩然;;一種結(jié)合推薦對象間關(guān)聯(lián)關(guān)系的社會化推薦算法[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2014年01期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 補(bǔ)嘉;基于LDA的社交網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測模型研究[D];西南大學(xué);2012年

本文編號：2751737