本文關(guān)鍵詞：基于特征學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響力計(jì)算模型研究　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 社交網(wǎng)絡(luò) 社會(huì)影響力 影響力預(yù)測(cè) 特征學(xué)習(xí)

【摘要】：近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展與應(yīng)用,在線社交網(wǎng)絡(luò)迅速流行�；谔囟ㄓ脩舻纳鐣�(huì)影響力在社交網(wǎng)絡(luò)中的多種應(yīng)用(如病毒式網(wǎng)絡(luò)營銷或推薦系統(tǒng))中扮演著重要的角色,因而對(duì)于用戶社會(huì)影響力的分析計(jì)算的研究變得迫切需要。目前雖然對(duì)于社會(huì)影響力的研究層出不窮,但現(xiàn)有方法通常通過對(duì)社交關(guān)系的統(tǒng)計(jì)來隱性表示用戶之間的影響力,缺乏深度分析。與此不同,本文中的方法對(duì)用戶之間影響力的概率進(jìn)行顯性建模,從影響力的產(chǎn)生和傳播本質(zhì)上對(duì)其進(jìn)行分析。本文中所提出的方法嘗試從根源上解答為何用戶會(huì)受到影響以及是否可以通過分析網(wǎng)絡(luò)上現(xiàn)有的影響力現(xiàn)象得出新的推斷這兩個(gè)問題。通過這種方法,我們不僅能夠?qū)ΜF(xiàn)有的影響力進(jìn)行描述,而且能夠?qū)ξ粗脩艉臀粗掝}的影響力進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文的主要工作分為以下三點(diǎn)：1.從微觀和宏觀角度對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶影響力進(jìn)行全面的定義。針對(duì)現(xiàn)有的兩種描述型和預(yù)測(cè)型影響力分析研究工作進(jìn)行概括介紹并分析其存在的問題。2.提出一種新型的基于內(nèi)容和社交關(guān)系的影響力特征學(xué)習(xí)方法,通過對(duì)微觀影響力概率進(jìn)行顯性建模,為影響力構(gòu)建一種普適性的特征表示。并通過對(duì)異步分布式隨機(jī)梯度下降算法的研究,將本文所提方法有效運(yùn)用在真實(shí)世界的大型社交網(wǎng)絡(luò)中,學(xué)習(xí)具有預(yù)測(cè)特性的影響力特征。3.通過在一個(gè)含有五千多萬用戶和八億多微博的真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上的大量實(shí)驗(yàn)表明,不管是在微觀還是宏觀層面的影響力計(jì)算和預(yù)測(cè)方面,本文中提出的方法對(duì)比其他現(xiàn)有的方法都有著顯著的提高。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development and application of the Internet, the rapid popularity of online social networks. Based on the specific user's social influence in social network applications (such as viral network marketing or recommendation system) plays an important role, so study on social influence analysis of user computing has become an urgent need for research. Although the social influence but the existing methods usually emerge in an endless stream, by analyzing the social relationships between users said to recessive influence, lack of depth analysis. By contrast, the probability of the method in this paper on the influence of the dominant user modeling, analysis from the influence of the generation and propagation of the essence of the method proposed in this paper. Try to answer from the root of why users will be affected and whether you can through the analysis of the phenomenon of the network that influence The new inference of the two questions. Through this method, we can not only describe the existing influence, but also to unknown users and unknown topic influence prediction. The main work of this paper is divided into the following three points: 1. from the micro and macro perspective on the social network user influence comprehensive definition for the two. A description of the existing and predicted impact analysis to introduce and summarize the research work and analyzes the problems of.2. put forward a new learning content and influence characteristics of social relationships based on a method by explicit modeling of the micro influence probability, expressed as the influence to build a universal feature. And by descent algorithm research on asynchronous distributed stochastic gradient, the proposed method effectively using large social networks in the real world, learning has the characteristics of prediction Influence characteristics through a.3. containing a large number of experiment about fifty million users and more than 800000000 of micro-blog's real social network data sets show that both calculation and prediction in micro or macro level influence, comparing the method proposed in this paper to other existing methods have improved significantly.

【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：G206

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5 杜p，

本文編號(hào)：1366601