發(fā)布時(shí)間：2017-04-16 02:04

  本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系預(yù)測(cè)及用戶影響力評(píng)價(jià)算法的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動(dòng)通信技術(shù)的發(fā)展,社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)成為新興的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。社交關(guān)系的預(yù)測(cè)與社交網(wǎng)絡(luò)用戶的影響力評(píng)價(jià)是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。通過(guò)深刻挖掘網(wǎng)絡(luò)信息,可以分析得出網(wǎng)絡(luò)中將會(huì)產(chǎn)生的社交鏈路,可以得出社交用戶的影響力度量值,進(jìn)而有助于推薦朋友、提供個(gè)性化服務(wù)、引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿論等,因而本研究具有重要的社交經(jīng)濟(jì)效益。 本文首先研究了社交網(wǎng)絡(luò)中社交關(guān)系預(yù)測(cè)的方法�？紤]到社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、信息量大,基于概率模型和最大似然的方法需耗費(fèi)很大的計(jì)算資源,不能適合社交分析的要求。本文提出了基于加權(quán)鄰居關(guān)系(Weighted Neighborship)的社交鏈路預(yù)測(cè)算法(WN算法),在利用局部結(jié)構(gòu)信息的基礎(chǔ)上,對(duì)共同鄰居的鄰居,按其聯(lián)系緊密程度,分為三類,賦予不同的權(quán)重。在若干個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集上,使用AUC評(píng)價(jià)指標(biāo)將本章算法與其他各種方法對(duì)比,驗(yàn)證了該算法的準(zhǔn)確性。 本文還研究了社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的影響力。首先研究了PageRank算法的計(jì)算過(guò)程。提出了基于復(fù)合關(guān)系網(wǎng)絡(luò)(Composite Relation Network)的用戶影響力評(píng)價(jià)算法(CRN算法),將影響力定義為由擴(kuò)散度和認(rèn)同度構(gòu)成的二維矢量。本文提出了一種利用鏈路預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度對(duì)影響力度量值合理性進(jìn)行評(píng)價(jià)的方法。本文還使用Spearman和Kendall等級(jí)相關(guān)系數(shù)對(duì)該算法與傳統(tǒng)的PageRank算法進(jìn)行了比較,驗(yàn)證了影響力排名的合理性。 本文最后研究了社交網(wǎng)絡(luò)中社交關(guān)系的預(yù)測(cè)和用戶影響力之間的聯(lián)系,將兩者有機(jī)結(jié)合起來(lái),提出了基于影響力擇優(yōu)連接(Influence Preferential Attachment)的社交關(guān)系預(yù)測(cè)算法(IPA算法)。該算法利用影響力值的乘積和共同鄰居數(shù)兩個(gè)部分的加權(quán)和作為社交鏈路的關(guān)聯(lián)度。使用若干個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù),使用AUC評(píng)價(jià)指標(biāo)將本章算法與其他各種方法對(duì)比,驗(yàn)證了該算法的準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】：社交網(wǎng)絡(luò) 社交關(guān)系預(yù)測(cè) 影響力
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-9
• 序言9-13
• 1 引言13-22
• 1.1 研究背景及選題意義13-15
• 1.1.1 研究背景13-14
• 1.1.2 選題意義14-15
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-20
• 1.2.1 社交關(guān)系預(yù)測(cè)研究15-18
• 1.2.2 社交網(wǎng)絡(luò)影響力研究18-20
• 1.3 論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)20
• 1.4 論文的結(jié)構(gòu)20-22
• 2 社交網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)22-27
• 2.1 社交網(wǎng)絡(luò)概述22-23
• 2.1.1 社交網(wǎng)絡(luò)的概念22
• 2.1.2 社交網(wǎng)絡(luò)的研究層次22-23
• 2.2 社交網(wǎng)絡(luò)分析23-25
• 2.2.1 社交網(wǎng)絡(luò)分析主要方法23-24
• 2.2.2 社交網(wǎng)絡(luò)分析主要工具24-25
• 2.3 社交網(wǎng)絡(luò)主要模型25-26
• 2.3.1 小世界模型25
• 2.3.2 Barabasi-Albert模型25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 3 社交關(guān)系預(yù)測(cè)27-45
• 3.1 社交關(guān)系預(yù)測(cè)概述27-28
• 3.2 基于結(jié)構(gòu)相似性的方法28-29
• 3.3 一種基于加權(quán)鄰居關(guān)系的社交關(guān)系預(yù)測(cè)算法29-34
• 3.3.1 設(shè)計(jì)思想29
• 3.3.2 基于加權(quán)鄰居關(guān)系的鏈路預(yù)測(cè)模型29-31
• 3.3.3 鏈路預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)31-32
• 3.3.4 總體算法流程與描述32-34
• 3.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析34-44
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)34
• 3.4.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析34-40
• 3.4.3 仿真結(jié)果分析40-44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 4 社交用戶影響力45-61
• 4.1 社交用戶影響力概述45
• 4.2 基于PageRank的分析方法45-47
• 4.3 一種基于復(fù)合關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的影響力評(píng)價(jià)算法47-53
• 4.3.1 設(shè)計(jì)思想47-48
• 4.3.2 基于復(fù)合關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的影響力評(píng)價(jià)模型48-50
• 4.3.3 影響力度量的評(píng)價(jià)方法50-51
• 4.3.4 總體算法流程與描述51-53
• 4.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析53-59
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)53
• 4.4.2 仿真結(jié)果分析53-59
• 4.5 本章小結(jié)59-61
• 5 基于影響力的社交關(guān)系預(yù)測(cè)61-73
• 5.1 研究意義61
• 5.2 社交關(guān)系預(yù)測(cè)與用戶影響力的關(guān)系61
• 5.3 基于影響力擇優(yōu)連接的社交關(guān)系預(yù)測(cè)算法61-66
• 5.3.1 設(shè)計(jì)思想61-62
• 5.3.2 基于影響力擇優(yōu)連接的社交關(guān)系預(yù)測(cè)模型62-63
• 5.3.3 鏈路預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)63-64
• 5.3.4 總體算法流程與描述64-66
• 5.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析66-71
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)66
• 5.4.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析66-68
• 5.4.3 仿真結(jié)果分析68-71
• 5.6 本章小結(jié)71-73
• 6 總結(jié)與展望73-75
• 6.1 工作總結(jié)73
• 6.2 研究展望73-75
• 參考文獻(xiàn)75-78
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果78-80
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集80

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

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2 劉宏鯤;呂琳媛;周濤;;利用鏈路預(yù)測(cè)推斷網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)制[J];中國(guó)科學(xué):物理學(xué) 力學(xué) 天文學(xué);2011年07期

3 楊長(zhǎng)春;俞克非;葉施仁;嚴(yán)水歌;丁虹;楊晶;;一種新的中文微博社區(qū)博主影響力的評(píng)估方法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2012年25期

4 唐飛龍;葉施仁;肖春;;基于用戶質(zhì)量的微博社區(qū)博主影響力排序算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2015年04期

  本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系預(yù)測(cè)及用戶影響力評(píng)價(jià)算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：309746