本文關鍵詞：基于微博關注及轉發(fā)關系的社區(qū)劃分算法的改進與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：二十一世紀以來,隨著網(wǎng)絡的普及,人類生活處處與網(wǎng)絡有著微妙的聯(lián)系。人們既是社會網(wǎng)絡中的組成部分,也是虛擬網(wǎng)絡中的抽象節(jié)點。隨著智能手機大量的投放市場,移動互聯(lián)時代的到來,人們獲得及分享信息的訴求得到更快的響應及傳達。人們通過注冊新浪微博賬號,關注感興趣的微博賬號即可了解到相關資訊,或者分享某些觀點信息。同時在微博中,扮演著不同的角色,參與轉發(fā)評論或者關注其他人的微博。而且某些人的身份相對很重要,是微博中的重要節(jié)點,其微博會帶來很大的影響與互動,因此通過對用戶進行社區(qū)劃分,對關鍵節(jié)點進行挖掘及利用是本文的重點研究內容。本文通過對新浪微博中的實際用戶數(shù)據(jù)進行分析,主要基于興趣對用戶進行社區(qū)劃分,再鎖定相應的關鍵節(jié)點。首先基于微博關注關系分別應用標簽傳播算法及快速打開算法進行社區(qū)劃分。為排除單向關注關系造成的噪聲干擾,通過篩選微博中的相互關注關系對用戶進行社區(qū)劃分,并挖掘相應關鍵節(jié)點,但所得到的實驗結果并不理想。而后總結分析問題,根據(jù)微博的特點,發(fā)現(xiàn)其中存在另一種轉發(fā)關系,這種轉發(fā)行為更多的反映在用戶的興趣方面。信息傳播是一個動態(tài)的過程,關注關系是一種相對靜態(tài)的過程,在較長時間內不會發(fā)生較大變動,相對于此動態(tài)的轉發(fā)行為則可以很好的展現(xiàn)信息的流動過程。因此提出基于微博轉發(fā)關系的社區(qū)劃分研究方法。并分別采用如下兩方法進行具體分析改進:1.基于轉發(fā)關系應用快速展開算法對數(shù)據(jù)進行社區(qū)劃分。結合小世界特性對數(shù)據(jù)進行劃分過濾,同時為排除大量段子賬號對結果造成干擾。通過設計降權公式對段子賬號進行降權,而后過濾只有一天互動量的微博,準確地排除段子賬號的干擾。2.基于轉發(fā)關系應用標簽傳播算法對數(shù)據(jù)進行社區(qū)劃分�；谖⒉┑奶攸c對邊進行加權使標簽傳播算法有向化。通過對節(jié)點之間的邊進行加權處理,結合健康度的原則對數(shù)據(jù)集進行劃分,最終得到健康的社區(qū)及相應的關鍵節(jié)點。由此通過研究用戶轉發(fā)關系進行社區(qū)劃分并挖掘到網(wǎng)絡中隱藏的諸多重要節(jié)點,對于我們理解和掌握甚至引導信息的流動具有非常重要的作用及意義,更對廣告或者信息的傳播及曝光有著積極的影響,一方面良好投放效果會吸引商家注入資金,于微博平臺投放廣告,另一方面信息的廣泛傳達也會提升微博的影響力。同時此研究方法在國內最大的信息分享平臺得到實際驗證。
【關鍵詞】：社區(qū)劃分 關注關系 轉發(fā)關系 標簽傳播 快速打開 關鍵節(jié)點
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.092
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-13
• 1.1 課題背景與研究意義10-11
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀11
• 1.3 本文主要貢獻11-12
• 1.4 本文主要研究結構12-13
• 第2章 相關理論介紹13-27
• 2.1 復雜網(wǎng)絡13-16
• 2.1.1 復雜網(wǎng)絡的定義13
• 2.1.2 復雜網(wǎng)絡的特性13-16
• 2.1.3 微博的用戶關系16
• 2.2 社區(qū)劃分16-23
• 2.2.1 社區(qū)劃分概述16-18
• 2.2.2 社區(qū)劃分的評價標準18-19
• 2.2.3 社區(qū)劃分的算法19-23
• 2.3 關鍵節(jié)點23-26
• 2.3.1 關鍵節(jié)點概述23-24
• 2.3.2 網(wǎng)頁排名算法24-26
• 2.4 本章小結26-27
• 第3章 基于微博關注關系的社區(qū)劃分算法研究27-33
• 3.1 基于微博關注關系的社區(qū)劃分算法研究概述27
• 3.2 基于微博關注關系的社區(qū)劃分算法研究過程27-28
• 3.3 基于微博關注關系的社區(qū)劃分算法研究實驗結果28-32
• 3.3.1 基于微博關注關系應用快速打開算法社區(qū)劃分結果28-31
• 3.3.2 基于微博關注關系應用標簽傳播算法社區(qū)劃分結果31
• 3.3.3 基于微博關注關系社區(qū)劃分實驗結果分析31-32
• 3.4 本章小結32-33
• 第4章 基于微博轉發(fā)關系的社區(qū)劃分算法改進與應用33-46
• 4.1 基于微博轉發(fā)關系的社區(qū)劃分算法研究概述33
• 4.2 基于微博轉發(fā)關系的社區(qū)劃分算法研究過程33-36
• 4.2.1 基于微博轉發(fā)關系應用快速打開算法進行社區(qū)劃分33-34
• 4.2.2 基于微博轉發(fā)關系應用標簽傳播算法進行社區(qū)劃分34-36
• 4.3 基于微博轉發(fā)關系的社區(qū)劃分實驗過程及結果分析36-41
• 4.3.1 基于微博轉發(fā)關系應用快速打開算法社區(qū)劃分結果36-40
• 4.3.2 基于微博轉發(fā)關系應用標簽傳播算法社區(qū)劃分結果40-41
• 4.3.3 基于微博轉發(fā)關系的社區(qū)劃分實驗結果分析41
• 4.4 基于微博轉發(fā)關系應用標簽傳播算法的實際投放效果41-45
• 4.4.1 機器學習社區(qū)的數(shù)據(jù)41
• 4.4.2 投放數(shù)據(jù)41-42
• 4.4.3 投放結果42-43
• 4.4.4 數(shù)據(jù)分析43-45
• 4.5 本章小結45-46
• 第5章 總結與展望46-48
• 5.1 總結46
• 5.2 展望46-48
• 參考文獻48-51
• 致謝51

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