本文關鍵詞：個性化服務中用戶建模及社區(qū)劃分算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：個性化服務是用于解決當前“數(shù)據(jù)爆炸”、“信息迷航”的有效方法。而用戶建模和社區(qū)劃分方法是個性化信息服務中的關鍵技術,用戶模型和社區(qū)劃分方法直接關系到個性化服務質(zhì)量的好壞。因此本文以提高個性化服務質(zhì)量為著眼點,利用同化效應函數(shù)對用戶模型進行了修正,提出了基于同化效應的用戶模型修正算法,并在抽象距離和改進模塊度的基礎上提出了一種針對社交網(wǎng)絡的社區(qū)劃分算法。首先,提出了用戶建模中需要考慮同化效應這一技術需求,在分析同化效應的產(chǎn)生和影響因素的基礎上提出了同化效應影響函數(shù)。通過分析社交網(wǎng)絡中的社會比較過程,提出了基于同化效應的屬性演進及預測算法。其次,本文通過分析社交網(wǎng)絡的特征,提出了針對社交網(wǎng)絡社區(qū)劃分算法的測度和標準:抽象距離和改進的模塊度,并在k-means算法和凝聚算法的基礎上提出了一種社交網(wǎng)絡社區(qū)劃分算法。最后,采用Matlab對提出的兩個算法進行了實驗分析,經(jīng)本文提出的算法修正后的用戶模型的準確度達78%,本文提出的社區(qū)劃分算法性能通過NMI和模塊度兩種指標進行分析,兩種指標均反映了本文提出社區(qū)劃分算法的準確性。實驗表明,基于同化效應的用戶模型修正方法能夠提高用戶模型的準確度,本文提出的社區(qū)劃分算法能夠提高劃分后社區(qū)的NMI和模塊度值。
【關鍵詞】：社交網(wǎng)絡 用戶建模 同化效應 社區(qū)劃分
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景與意義8-9
• 1.2 研究內(nèi)容與目標9-10
• 1.3 研究思路與方法10
• 1.4 主要創(chuàng)新點與論文結構10-13
• 第二章 文獻綜述13-32
• 2.1 引言13
• 2.2 用戶建模研究現(xiàn)狀13-16
• 2.3 復雜網(wǎng)絡與社交網(wǎng)絡16-25
• 2.4 典型社區(qū)劃分算法25-30
• 2.5 本章小結30-32
• 第三章 基于同化效應的用戶模型修正算法32-41
• 3.1 引言32
• 3.2 社交網(wǎng)站用戶建模過程及需求分析32-33
• 3.3 同化效應33-36
• 3.3.1 近鄰同化效應34-35
• 3.3.2 整體同化效應35-36
• 3.4 基于近鄰同化效應的屬性演進36-37
• 3.5 基于整體同化效應的屬性預測37-39
• 3.6 本章小結39-41
• 第四章 基于抽象距離和改進模塊度的社區(qū)劃分算法41-52
• 4.1 引言41
• 4.2 社交網(wǎng)絡社區(qū)劃分場景及需求分析41-42
• 4.3 社區(qū)劃分算法的測度及評價標準42-46
• 4.3.1 Newman模塊度和相似度43-45
• 4.3.2 改進模塊度和抽象距離45-46
• 4.4 SNCDAD社區(qū)劃分算法思想46-49
• 4.5 SNCDAD社區(qū)劃分算法流程49-51
• 4.6 本章小結51-52
• 第五章 實驗驗證及分析52-62
• 5.1 引言52
• 5.2 基于同化效應的用戶模型修正算法實驗驗證及分析52-55
• 5.2.1 實驗數(shù)據(jù)及基本參數(shù)設置52-54
• 5.2.2 實驗結果與分析54-55
• 5.3 SNCDAD社區(qū)劃分算法實驗分析55-61
• 5.3.1 已知網(wǎng)絡結構數(shù)據(jù)集的社區(qū)劃分及結果分析56-59
• 5.3.2 未知網(wǎng)絡結構數(shù)據(jù)集的社區(qū)劃分及結果分析59-61
• 5.4 本章小結61-62
• 第六章 總結與展望62-64
• 6.1 本文工作總結62
• 6.2 未來研究展望62-64
• 參考文獻64-68
• 附錄1 程序清單68-69
• 附錄2 攻讀碩士學位期間撰寫的論文69-70
• 致謝70

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