隨著互聯(lián)網(wǎng)信息和科技的演變，迎來了Web2.0時代，微博作為一種新興的傳播載體，迅速崛起，并受到人們的廣泛關(guān)注。與傳統(tǒng)媒體相比，其具有信息量大、信息傳播速度快、即時性強等特點，這些特點使其成為了人們交流和傳遞信息的新平臺，也給謠言散播提供了新渠道。面對每天產(chǎn)生過億條的微博數(shù)據(jù)量，如何處理微博數(shù)據(jù)，如何及時有效的識別微博中的關(guān)鍵節(jié)點，這都是本文將要面對的挑戰(zhàn)。本文分析了微博的基本功能，信息特點以及傳播特點等等，在此基礎(chǔ)上結(jié)合國內(nèi)外現(xiàn)有的關(guān)于中心度和聚類分類的算法，著重于研究了識別微博網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點的技術(shù)，在時間與精確度的平衡處理下，提出了解決方法：（1）對微博的特點進行整理分析，結(jié)合中心度算法思想，給出了互動指數(shù)和影響指數(shù)，并將兩種指數(shù)結(jié)合起來，最終提出了適用于微博的關(guān)鍵指數(shù)，用于識別微博網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵人物。（2）面對微博每天產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，本文結(jié)合了六度分割理論的思想，采用SPLINE算法原理，對規(guī)模過大的節(jié)點集進行整理，移除與源節(jié)點最短路徑大于5的節(jié)點，經(jīng)過此步，得到了若干聯(lián)系緊密的節(jié)點集。（3）針對緊密聯(lián)系的節(jié)點集，本文分析了層次聚類算法，采用基于模塊度凝聚數(shù)據(jù)的CNM算法，對微博數(shù)... 

【文章來源】：西華大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
2 社交網(wǎng)絡(luò)基本理論
    2.1 六度分割理論
    2.2 頓巴數(shù)和貝肯數(shù)
    2.3 強弱關(guān)系
    2.4 小世界網(wǎng)絡(luò)模型
3 微博網(wǎng)絡(luò)分析
    3.1 基本概念
    3.2 發(fā)展歷程
    3.3 基本功能
    3.4 微博特點
        3.4.1 微博信息特點
        3.4.2 微博傳播特點
        3.4.3 微博的缺點
        3.4.4 微博網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)
4 關(guān)鍵節(jié)點挖掘
    4.1 中心度算法
        4.1.1 點中心度
        4.1.2 中間中心度
        4.1.3 緊密中心度
    4.2 聚類算法
        4.2.1 Girvan-Newman 算法
        4.2.2 Newman 快速算法
        4.2.3 CNM 算法
    4.3 識別關(guān)鍵人物方法
        4.3.1 中心度算法對比分析
        4.3.2 關(guān)鍵指數(shù)
        4.3.3 處理微博數(shù)據(jù)
    4.4 本章小結(jié)
5 實驗及結(jié)果分析
    5.1 實驗數(shù)據(jù)集
        5.1.1 實驗數(shù)據(jù)
    5.2 程序?qū)崿F(xiàn)
    5.3 實驗結(jié)果總結(jié)
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)和展望
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點識別技術(shù)研究[D]. 楊汀依.南京理工大學(xué) 2011
[2]基于SNA的網(wǎng)絡(luò)核心及社團結(jié)構(gòu)挖掘研究[D]. 馬朝陽.大連交通大學(xué) 2010



本文編號：3150276