本文選題：搜索排行榜　切入點(diǎn)：MSC　出處：《北京交通大學(xué)》2013年博士論文

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為人類社會(huì)最重要的信息基礎(chǔ)設(shè)施�！八阉饕妗迸c“網(wǎng)絡(luò)音樂”無(wú)論是從發(fā)展速度還是從用戶規(guī)模上均處于網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的前列。音樂搜索排行榜跨越這兩大應(yīng)用,其用戶規(guī)模大,分析和研究其用戶行為對(duì)推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的發(fā)展有重要意義。 本文以音樂搜索排行榜作為研究對(duì)象,從搜索排行榜的特征、影響因素、用戶的反作用以及社會(huì)學(xué)結(jié)構(gòu)等方面研究了搜索排行榜的相關(guān)特性。論文工作基于真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,在網(wǎng)絡(luò)測(cè)量的基礎(chǔ)上,從時(shí)間序列、分類特征以及榜單的變化等方面針對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度分析,以理論推導(dǎo)和仿真實(shí)驗(yàn)為手段研究搜索排行榜與網(wǎng)絡(luò)用戶之間的相互作用；根據(jù)排行榜的時(shí)間特性,提出了改進(jìn)的團(tuán)結(jié)構(gòu)查找算法——權(quán)重標(biāo)簽繁殖算法,進(jìn)而通過社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析用戶行為的拓?fù)浼皠?dòng)態(tài)特性。 針對(duì)搜索排行榜的相關(guān)研究,本文的主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)如下： 1.建立了一種描述搜索排行榜影響力的數(shù)學(xué)模型。為了研究搜索排行榜對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶行為的影響作用,創(chuàng)新性地提出影響因子和影響時(shí)間這兩個(gè)參數(shù)評(píng)價(jià)影響力,并以這兩個(gè)參數(shù)為基礎(chǔ),針對(duì)搜索排行榜的影響力進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。經(jīng)過真實(shí)數(shù)據(jù)和仿真實(shí)驗(yàn)兩種方法的驗(yàn)證,證實(shí)了模型的有效性。由該模型可得出兩個(gè)結(jié)論：一是初始階段排行榜體現(xiàn)了用戶的意愿,二是在一定時(shí)間范圍內(nèi)排行榜與用戶意愿有差異,而該時(shí)間的長(zhǎng)短受到兩個(gè)因素的影響,它們分別是排行榜的影響力和排行榜與用戶意愿之間的差異。 2.建立了一種描述排行榜“刷榜”現(xiàn)象的數(shù)學(xué)模型。網(wǎng)絡(luò)用戶中的一類特殊用戶,他們?cè)谝欢螘r(shí)間內(nèi)對(duì)某個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行集中搜索,這一類特殊行為定義為“刷榜”行為,這種現(xiàn)象稱為“刷榜”現(xiàn)象。為了研究網(wǎng)絡(luò)用戶行為對(duì)搜索排行榜的影響作用,從用戶的特殊搜索行為入手,針對(duì)“刷榜”現(xiàn)象的影響力進(jìn)行建模,得出其影響力的數(shù)學(xué)描述,并通過仿真驗(yàn)證了模型的有效性。對(duì)數(shù)學(xué)模型的分析表明,“刷榜”的影響力和排行榜影響力之間存在一種相互制約、相互促進(jìn)的關(guān)系,在兩種因素的作用下,排行榜的變化具有很強(qiáng)的隨機(jī)性。 3.提出了一種團(tuán)結(jié)構(gòu)查找算法——改進(jìn)的權(quán)重標(biāo)簽繁殖算法(WLPA)。通過對(duì)搜索排行榜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)基本特征的分析,發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有算法無(wú)法進(jìn)行合理的團(tuán)結(jié)構(gòu)劃分,在標(biāo)簽繁殖算法的基礎(chǔ)上,創(chuàng)新性地引入了邊權(quán)重的概念,提出基于權(quán)重的標(biāo)簽繁殖算法。改進(jìn)的權(quán)重標(biāo)簽繁殖算法在原有標(biāo)簽繁殖算法的基礎(chǔ)上,將邊的權(quán)重作為衡量節(jié)點(diǎn)間關(guān)系的依據(jù),據(jù)此進(jìn)行團(tuán)結(jié)構(gòu)的劃分。改進(jìn)算法可以適應(yīng)排行榜網(wǎng)絡(luò)邊權(quán)重大于一的特點(diǎn),并對(duì)這類社會(huì)學(xué)網(wǎng)絡(luò)具有普適性。和原算法相比,改進(jìn)算法具有線性復(fù)雜度,運(yùn)行高效快速。 4.發(fā)現(xiàn)了MSC網(wǎng)絡(luò)的團(tuán)結(jié)構(gòu)特征。為了研究網(wǎng)絡(luò)用戶的團(tuán)結(jié)構(gòu)特征,采用網(wǎng)絡(luò)團(tuán)結(jié)構(gòu)查找分析方法,以音樂搜索排行榜的用戶行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對(duì)用戶的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析。分析結(jié)果表明：(1)在網(wǎng)絡(luò)中存在核心節(jié)點(diǎn),(2)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有明顯的時(shí)間特性。由于關(guān)鍵詞的搜索點(diǎn)擊行為帶有明顯的傾向性,能夠反映用戶的個(gè)人喜好,MSC網(wǎng)絡(luò)的團(tuán)結(jié)構(gòu)特征就是其用戶行為的特征。MSC的用戶也具有核心用戶與時(shí)間特性的特點(diǎn)。MSC團(tuán)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)是進(jìn)行用戶分類和用戶推薦研究的理論依據(jù)。
[Abstract]:The Internet has become the most important information infrastructure in human society. Whether it is from the development speed and scale from the user are at the forefront of the application of network search engine "and" network music ". Music search charts across these two applications, the user scale, the analysis and research of user behavior has important significance for the development of to promote the Internet application.
The article is based on the music search charts as the research object, the influence factors from the characteristics of the search rankings, the reaction of users as well as the social structure and other aspects of the relevant characteristics of the search rankings. Based on the real network environment, based on network measurement, from the time series, the classification features and changes in the list etc. multi angle analysis on the actual data, the theoretical derivation and simulation experiment method to study the interaction between the search and ranking of network users; according to the time characteristic of the list, put forward the improved algorithm to find cluster weight label propagation algorithm, topology and analysis of user behavior through social networks and dynamic characteristics.
The main work and innovation of this paper are as follows:
1. to establish a mathematical model to describe the search rankings influence. In order to study the search rankings effect of network user behavior, put forward the evaluation factors and effects of these two parameters influence innovation, and taking the two parameters as the basis, mathematical modeling for the search rankings after impact. Validation of real data and simulation results of the two methods, confirmed the validity of the model. The model can draw two conclusions: one is the initial stage of the list reflects the user's intention, the two is in a certain range of time and ranking of users are different, and the length of time is influenced by two factors and they are the difference between the rankings and ranking of the influence and the wishes of the user.
2. to establish a mathematical model to describe the list "brush list" phenomenon. A special class of users in Internet users, they are on a keyword in a period of time to focus the search, this kind of special behavior is defined as "brush list" behavior, this phenomenon is called "brush to list" phenomenon. To study the effect of network user behavior impact on search rankings, starting from the user's search behavior, according to the "brush list" phenomenon of the influence that the influence of modeling, mathematical description, and the validity of the model is verified by simulation analysis. The mathematical model shows that there is a mutual restriction between the brush list "the list of influence and influence, promote each other, in the two kinds of factors, has strong randomicity change list.
3. proposed a cluster search algorithm - improved weight label propagation algorithm (WLPA). Through the analysis of the basic characteristics of social network search rankings, found that the existing algorithm to cluster a reasonable division, based on label propagation algorithm, innovatively introduced the concept of edge weight, weight forward propagation based on the label algorithm. Basic weight improved breeding algorithm label breed in the original tag on the side as a measure of weight between nodes on the basis of the relationship, according to division of group structure. The improved algorithm can adapt to network list edge weight greater than one, and it is a universal learning network of this kind of society. Compared with the original algorithm, the improved algorithm has linear complexity, fast and efficient operation.
4. it is found that the cluster structure characteristics of the MSC network. In order to research on the structural characteristics of group of network users, the network cluster analysis method to search, music search user behavior data list based on the analysis of social network users. Analysis results show that: (1) the existence of core nodes in the network, (2) network structure has obvious time characteristics. Because the search keyword click behavior with a clear bias, which can reflect the user's personal preferences, the characteristics of.MSC structure characteristics of the MSC network is the user behavior of users with the characteristics of.MSC group structure and time characteristics of core users is the theoretical basis for user classification and user recommendation research.

【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：1717188