發(fā)布時(shí)間：2021-01-27 02:51

　　隨著Web2.0技術(shù)實(shí)現(xiàn)的交互,社交網(wǎng)絡(luò)成為了人們社交中重要的媒介。微博則是當(dāng)今最受歡迎的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)之一,憑借其特有的社交模式吸引了海量用戶,話題的互動(dòng)因此變得更加頻繁,傳播更加廣泛高效,為理論研究和應(yīng)用帶來了更多的方向與挑戰(zhàn)。微吧是微博中的貼吧,具有主題鮮明,互動(dòng)性強(qiáng)等特點(diǎn)。為更好的挖掘話題和用戶的特性,本文以微吧為研究對(duì)象,分別對(duì)話題流行度和用戶影響力進(jìn)行預(yù)測(cè)研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建立話題流行度預(yù)測(cè)模型。通過相關(guān)性分析對(duì)話題流行度相關(guān)特性進(jìn)行提取并作為輸入變量嵌入到網(wǎng)絡(luò)模型中,通過算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)話題流行度的預(yù)測(cè)。在算法的設(shè)計(jì)中,通過設(shè)計(jì)交叉策略的自適應(yīng)機(jī)制來加強(qiáng)個(gè)體變異過程的監(jiān)控,并彌補(bǔ)了單一策略在收斂速度和個(gè)體擾動(dòng)上的不足。在參數(shù)設(shè)計(jì)中,圍繞算法復(fù)雜度理論對(duì)交叉概率進(jìn)行推導(dǎo),具有一定的理論意義。該模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,結(jié)構(gòu)上具有相當(dāng)?shù)撵`活性,實(shí)驗(yàn)證明,在準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性上具有一定優(yōu)勢(shì),且具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性。（2）基于用戶行為的社交影響力預(yù)測(cè)模型。該模型結(jié)合微吧用戶行為建立復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),通過訓(xùn)練算法的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)用戶影響力的預(yù)測(cè)。對(duì)于用戶影響力,本文主要根據(jù)用... 

【文章來源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

SVM最優(yōu)分類超平面

第三章 話題流行度預(yù)測(cè)模型MLHTTP 對(duì)象獲取網(wǎng)頁的源代碼，應(yīng)用正則規(guī)則進(jìn)行代碼串的截取，經(jīng)過清洗得到最終數(shù)據(jù)。的模型，從微吧中獲取的數(shù)據(jù)主要分為兩類：一類是話題話題題目，表現(xiàn)形式（文字，圖片，視頻），發(fā)布時(shí)間，回一類是有關(guān)發(fā)布者的屬性，包括發(fā)布者的微吧身份，歷史，以及微博關(guān)注數(shù)，粉絲數(shù)，等級(jí)和活躍天數(shù)�；谏鲜龌Ｅc流行度預(yù)測(cè)。

的數(shù)據(jù)類型和量級(jí)不同，為保證模型的進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的歸一化，具體分話題特性，將預(yù)測(cè)目標(biāo)作為模型的輸出因子對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中的一組節(jié)點(diǎn)，組內(nèi)的節(jié)復(fù)，可以用一個(gè)加權(quán)全網(wǎng)絡(luò)來表示，如個(gè)輸入變量的不同分類，點(diǎn)的個(gè)數(shù)等于連邊，每條連邊上賦以權(quán)重，取值在 (因素節(jié)點(diǎn)間邊的數(shù)量。


本文編號(hào)：3002287