本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)中文本質(zhì)量分析與基于鏈接或作業(yè)方法相結(jié)合的專家角色識(shí)別，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)中文本質(zhì)量分析與基于鏈接或作業(yè)方法相結(jié)合的專家角色識(shí)別隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展,人們通過社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行搜索以及經(jīng)驗(yàn)分享。社交網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體角色是指參與網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)的個(gè)體的社會(huì)地位、行為或虛擬身份。社交網(wǎng)絡(luò)中角色的確認(rèn)是一項(xiàng)至關(guān)重要的任務(wù)。例如,在技術(shù)論壇中,那些擁有“專家角色”的用戶能夠提供對(duì)問題更精準(zhǔn)的回答。利用個(gè)體角色的分析和識(shí)別可以有效提升社交網(wǎng)絡(luò)搜索質(zhì)量和社交網(wǎng)絡(luò)用戶群體推薦質(zhì)量�，F(xiàn)實(shí)生活中,專家角色辨識(shí)和基于觀點(diǎn)變化的影響者角色辨識(shí)系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于各大社交網(wǎng)絡(luò)之中。研究者們都在不斷引入更多的新型辨識(shí)信息,來改進(jìn)已有的角色確認(rèn)方法,提高角色的辨識(shí)度。然而,當(dāng)前社交網(wǎng)絡(luò)中的專家角色及影響者角色的識(shí)別方法主要是基于鏈接或作業(yè)的方法,這類算法可以識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)中較為活躍、回答問題量較多類型的用戶。目前,網(wǎng)絡(luò)中充斥著大量的廣告、垃圾郵件、惡意信息等,基于鏈接或作業(yè)方法的專家角色識(shí)別算法并不能辨識(shí)出網(wǎng)絡(luò)中發(fā)放大量垃圾信息或推廣廣告的非專家類角色,進(jìn)而可能將大量垃圾信息發(fā)布者列為專家用戶。因此,社交網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)中參與者交換信息的內(nèi)容——作為可以分辨活動(dòng)參與者角色的一大特性,已成為進(jìn)行專家角色識(shí)別不可忽視的重要部分。本文討論了利用文本質(zhì)量分析方法進(jìn)行專家角色識(shí)別算法,并提出將文本質(zhì)量分析與基于鏈接或作業(yè)方法相結(jié)合的專家角色識(shí)別算法,具體工作如下:(1)給出了基于文本質(zhì)量分析方法的專家角色識(shí)別算法,與人工辨識(shí)的專家用戶進(jìn)行對(duì)比,確定利用社交網(wǎng)絡(luò)中參與者的交流內(nèi)容可以進(jìn)行專家角色及影響者角色的辨識(shí),可以有效排除大量廣告、垃圾信息等發(fā)布者,增加專家角色可信度。(2)基于文本質(zhì)量分析方法與基于鏈接或作業(yè)方法相結(jié)合。首先利用基于文本質(zhì)量分析計(jì)算社交網(wǎng)絡(luò)用戶的專家度,然后利用基于鏈接或作業(yè)方法計(jì)算出社交網(wǎng)絡(luò)用戶的專家度。將利用兩種不同方法得到的用戶專家度進(jìn)行線性擬合,計(jì)算出社交網(wǎng)絡(luò)用戶的綜合專家度排序,從而識(shí)別出專家角色。實(shí)驗(yàn)表明,這種文本質(zhì)量分析與基于鏈接或作業(yè)方法相結(jié)合的專家排序算法既可以找到回答問題多的活躍型專家用戶,又可以排除大量垃圾信息發(fā)布用戶,與人工進(jìn)行的專家排序更為接近。信息發(fā)布者的角色差異,決定了對(duì)搜索結(jié)果的可信性和重要性的排序。例如,信息發(fā)布者的角色如果是專家,則該信息可信性較高,應(yīng)提升該信息在搜索結(jié)果中的排名;再如,信息發(fā)布者的角色是影響者,則該信息具有較高影響力,亦應(yīng)提升該信息的排名。對(duì)于社交網(wǎng)絡(luò)中的新老用戶來說,一個(gè)好的現(xiàn)有用戶專家列表可以給用戶提供一個(gè)更加快速可信的服務(wù),大大提升社交網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量。
【關(guān)鍵詞】：社交網(wǎng)絡(luò) 專家角色識(shí)別 文本質(zhì)量 VSM模型 簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)法 Z-score算法
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 主要工作和組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第2章 預(yù)備知識(shí)14-20
• 2.1 社交網(wǎng)絡(luò)與圖14-16
• 2.1.1 圖論的相關(guān)知識(shí)14-15
• 2.1.2 社交網(wǎng)絡(luò)的圖的表示15-16
• 2.2 VSM模型16-18
• 2.3 線性回歸18-20
• 第3章 基于文本質(zhì)量分析的專家角色識(shí)別20-27
• 3.1 基本概念20-21
• 3.2 VSM模型識(shí)別專家角色21-24
• 3.2.1 算法思想21-22
• 3.2.2 算法描述22-24
• 3.3 運(yùn)行實(shí)例24-26
• 3.4 算法分析26-27
• 第4章 基于文本質(zhì)量分析與基于鏈接或作業(yè)方法相結(jié)合的專家排序算法27-34
• 4.1 基于鏈接或作業(yè)方法27-30
• 4.1.1 簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)法27-28
• 4.1.2 Z-score算法28-30
• 4.2 文本質(zhì)量分析與基于鏈接或活動(dòng)方法結(jié)合識(shí)別專家角色30-32
• 4.2.1 算法思想30-31
• 4.2.2 算法描述31-32
• 4.3 運(yùn)行實(shí)例32-33
• 4.4 算法分析33-34
• 第5章 實(shí)驗(yàn)測(cè)評(píng)34-42
• 5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)34-35
• 5.2 基于文本質(zhì)量分析方法的測(cè)評(píng)35-37
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果35-36
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)測(cè)評(píng)36-37
• 5.3 文本質(zhì)量分析與基于鏈接或活動(dòng)方法結(jié)合方法的測(cè)評(píng)37-42
• 5.3.1 基于鏈接或活動(dòng)方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與測(cè)評(píng)37-38
• 5.3.2 結(jié)合方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與測(cè)評(píng)38-42
• 第6章 總結(jié)與展望42-44
• 6.1 結(jié)論42-43
• 6.2 展望43-44
• 參考文獻(xiàn)44-47
• 作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所取得的科研成果47-48
• 致謝48

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5 杜p，

本文編號(hào)：420014