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多網(wǎng)絡(luò)重疊用戶的遷移趨勢(shì)與預(yù)測(cè)模型研究

發(fā)布時(shí)間:2024-03-06 04:15
  在當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展的時(shí)代,新型社交或多媒體網(wǎng)站層出不窮,其中不乏大量功能類(lèi)似的競(jìng)爭(zhēng)者,為互聯(lián)網(wǎng)世界增添活力的同時(shí)也給予了用戶更多的自由。站在在線多媒體網(wǎng)站的角度上看,只有大批量的用戶才能帶來(lái)穩(wěn)定的增長(zhǎng)率和營(yíng)業(yè)收入。因此為了保證網(wǎng)絡(luò)的競(jìng)爭(zhēng)力和生命力,對(duì)于處于競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系中的網(wǎng)絡(luò)中的任意一方,監(jiān)控和預(yù)測(cè)用戶的遷移趨勢(shì)都成了極為重要的商業(yè)手段。然而,由于用戶遷移難以量化,數(shù)據(jù)集缺少合理的遷移樣本標(biāo)簽,所以目前對(duì)于在線用戶遷移的研究停留在統(tǒng)計(jì)和趨勢(shì)分析階段,而無(wú)法對(duì)未來(lái)的用戶遷移趨勢(shì)進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)測(cè)。為了解決這個(gè)問(wèn)題,本文選擇Acfun和Bilibili這兩個(gè)視頻網(wǎng)絡(luò)為目標(biāo)網(wǎng)絡(luò),并引入了重疊用戶的新浪微博數(shù)據(jù)來(lái)增強(qiáng)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的用戶信息。首先,本文定義了用戶行為向量和用戶行為狀態(tài)來(lái)量化用戶在目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)上的行為活動(dòng),并使用馬爾可夫鏈對(duì)用戶狀態(tài)遷移進(jìn)行計(jì)算并得到全局的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,在此基礎(chǔ)上分析了整體的用戶遷移趨勢(shì)。在發(fā)現(xiàn)了用戶遷移趨勢(shì)的基礎(chǔ)上,本文提出了三種順序增強(qiáng)的用戶遷移預(yù)測(cè)模型,分別為GMOM模型,TMM模型和WITMM模型。其中在WITMM模型中引入了重疊用戶的微博特征數(shù)據(jù),并取得了最好的遷移預(yù)測(cè)...

【文章頁(yè)數(shù)】:82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.17個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中單個(gè)網(wǎng)絡(luò)向其余網(wǎng)絡(luò)遷移趨勢(shì)雷達(dá)圖(AttentionMigration)

圖1.17個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中單個(gè)網(wǎng)絡(luò)向其余網(wǎng)絡(luò)遷移趨勢(shì)雷達(dá)圖(AttentionMigration)

圖1.17個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中單個(gè)網(wǎng)絡(luò)向其余網(wǎng)絡(luò)遷移趨勢(shì)雷達(dá)圖(AttentionMigration)Newell[2]等人則利用Reddit在2015年發(fā)生的社區(qū)危機(jī)作為其在線用戶遷移的研究對(duì)象。該研究考察了2015年Reddit危機(jī)事件前后用戶向同類(lèi)型競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)....


圖2.1多社交網(wǎng)絡(luò)重疊用戶模型

圖2.1多社交網(wǎng)絡(luò)重疊用戶模型

則稱用戶u是跨社交網(wǎng)絡(luò),,三網(wǎng)的重疊用戶。 5.用戶的行為內(nèi)容與個(gè)人資料信息因各個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)的特色而不同。 圖2.1多社交網(wǎng)絡(luò)重疊用戶模型2.1.3多社交網(wǎng)絡(luò)重疊用戶發(fā)現(xiàn)方法目前,發(fā)現(xiàn)多社交網(wǎng)絡(luò)重疊用戶身份的研究方法大致分為以下幾種。1.基于....


圖3.2用戶視頻數(shù)量分布圖

圖3.2用戶視頻數(shù)量分布圖

圖3.2用戶視頻數(shù)量分布圖Acfun與Bilibili用戶播放量累計(jì)分布圖如下圖3.3所示。該分布圖采用半對(duì)數(shù)坐標(biāo)系,其中橫坐標(biāo)為對(duì)數(shù)坐標(biāo),代表單個(gè)用戶視頻播放量,縱坐標(biāo)為不同播放量的用戶累計(jì)百分比。該圖顯示,Acfun的單個(gè)用戶播放量較Bilibili的單個(gè)....


圖3.3用戶播放量累計(jì)分布

圖3.3用戶播放量累計(jì)分布

17圖3.2用戶視頻數(shù)量分布圖Acfun與Bilibili用戶播放量累計(jì)分布圖如下圖3.3所示。該分布圖采用半對(duì)數(shù)坐標(biāo)系,其中橫坐標(biāo)為對(duì)數(shù)坐標(biāo),代表單個(gè)用戶視頻播放量,縱坐標(biāo)為不同播放量的用戶累計(jì)百分比。該圖顯示,Acfun的單個(gè)用戶播放量較Bilibili的....



本文編號(hào):3920537

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