隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,人們生活中的娛樂交友、物質(zhì)消費、信息消費等方方面面都不斷被網(wǎng)絡化、智能化、終端化。生活中網(wǎng)絡服務平臺,諸如Sina微博、淘寶、Sina博客、豆瓣網(wǎng)、大眾點評等,這些網(wǎng)絡系統(tǒng)中的主體與主體間的聯(lián)系均可以抽象為有向網(wǎng)絡圖,并對其進行分析研究。社區(qū)發(fā)現(xiàn)作為社交網(wǎng)絡分析的重點工作,其有助于了解系統(tǒng)的內(nèi)部拓撲結(jié)構(gòu)、功能分類、演變規(guī)律,也可用于挖掘服務平臺的潛藏的商業(yè)價值、提升系統(tǒng)服務質(zhì)量等重要應用。隨著對社交網(wǎng)絡數(shù)理特性研究的不斷深入,研究人員發(fā)現(xiàn)了許多網(wǎng)絡都具有常見特性:小世界性質(zhì)、冪律度分布、網(wǎng)絡傳遞性、社區(qū)結(jié)構(gòu)等,社區(qū)結(jié)構(gòu)作為網(wǎng)絡重要屬性,圍繞其研究產(chǎn)生了大量的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。然而,以往大多數(shù)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法都只適用于無向網(wǎng)絡圖,忽略了聯(lián)系邊的有向性這一重要價值信息,導致社區(qū)劃分結(jié)果差強人意。本文首先介紹了有向社交網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)的研究背景及意義、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,本文主要工作及全文組織結(jié)構(gòu)。其次描述了有向社交網(wǎng)絡的含義、表示、特征,社區(qū)及社區(qū)發(fā)現(xiàn)的含義、社區(qū)結(jié)構(gòu)特征及度量標準等相關(guān)基礎(chǔ)理論技術(shù)。在前人研究工作基礎(chǔ)上,本文提出了改進的基于啟發(fā)式的局部搜索社區(qū)發(fā)現(xiàn)NSRC算法,... 

【文章來源】：重慶理工大學重慶市

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
2 有向社交網(wǎng)絡中社區(qū)發(fā)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)簡介
    2.1 有向社交網(wǎng)絡的介紹
        2.1.1 有向社交網(wǎng)絡的含義
        2.1.2 有向社交網(wǎng)絡的表示
        2.1.3 有向社交網(wǎng)絡的特征
    2.2 社區(qū)及社區(qū)發(fā)現(xiàn)的含義
    2.3 社區(qū)結(jié)構(gòu)的特征
    2.4 社區(qū)結(jié)構(gòu)的度量標準
        2.4.1 聚類純度
        2.4.2 標準化互信息
        2.4.3 模塊度
    2.5 本章小結(jié)
3 基于啟發(fā)式的局部搜索社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
    3.1 社區(qū)發(fā)現(xiàn)相關(guān)啟發(fā)式思想的理論支撐
        3.1.1 六度傳播模式簡介
        3.1.2 三元閉包理論簡介
    3.2 社區(qū)發(fā)現(xiàn)相關(guān)問題探究
        3.2.1 有向社交網(wǎng)絡中心節(jié)點選取研究
        3.2.2 有向社交網(wǎng)絡中初始社區(qū)子團發(fā)現(xiàn)研究
        3.2.3 局部搜索規(guī)則研究
    3.3 基于啟發(fā)式的局部搜索社區(qū)發(fā)現(xiàn)NSRC算法
        3.3.1 算法描述
        3.3.2 算法NSRC時空開銷分析
    3.4 算法實驗結(jié)果對比與分析
        3.4.1 實驗運行環(huán)境簡介
        3.4.2 實驗數(shù)據(jù)集
        3.4.3 實驗結(jié)果對比分析
    3.5 本章小結(jié)
4 有向社交網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的應用
    4.1 社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法相關(guān)典型應用介紹
        4.1.1 廣告推送
        4.1.2 信息排序
        4.1.3 好友推薦
    4.2 博客推薦的應用場景描述
    4.3 基于博主社交關(guān)系的博客推薦算法
        4.3.1 PageRank算法簡介
        4.3.2 計算博主影響力的PeopleRank算法
    4.4 融合社區(qū)發(fā)現(xiàn)和博主影響力的聯(lián)合博客推薦算法
    4.5 本章小結(jié)
5 博客推薦系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
    5.1 博客推薦系統(tǒng)需求分析
    5.2 博客推薦系統(tǒng)總體設(shè)計
        5.2.1 博客推薦系統(tǒng)總體框架
        5.2.2 博客推薦系統(tǒng)整體流程
    5.3 博客推薦系統(tǒng)詳細設(shè)計與實現(xiàn)
        5.3.1 博客推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計
        5.3.2 博客推薦系統(tǒng)詳細設(shè)計與實現(xiàn)
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻
個人簡歷、在學期間發(fā)表的學術(shù)論文及取得的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于復雜網(wǎng)絡的海洋渦旋移動特征研究——以南海為例[J]. 杜云艷,莫洋,王會蒙,易嘉偉.  海洋學報. 2017(07)
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[3]國內(nèi)外機構(gòu)知識庫建設(shè)現(xiàn)狀及建議[J]. 朱立祿,宋世俊,王琳.  現(xiàn)代情報. 2017(03)
[4]基于最優(yōu)特征向量的譜二分社團檢測方法[J]. 周旸,陳曉云,程建軍,劉偉,苗海飛.  計算機科學與探索. 2017(12)
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[7]基于支持向量機的炒作微博識別方法[J]. 董雨辰,劉琰,羅軍勇,張進.  計算機工程. 2015(03)
[8]基于隨機游走的語義重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法[J]. 辛宇,楊靜,謝志強.  計算機研究與發(fā)展. 2015(02)
[9]傳播過程中信號缺失的層次聚類社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法[J]. 康茜,李德玉,王素格,冀慶斌.  計算機工程與應用. 2015(09)
[10]在線社會網(wǎng)絡的動態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)及演化[J]. 王莉,程學旗.  計算機學報. 2015(02)

博士論文
[1]重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)中的邊聚類算法研究[D]. 王貴參.吉林大學 2016

碩士論文
[1]社交網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)問題的研究[D]. 方磊.南京航空航天大學 2016
[2]社會網(wǎng)絡上的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究[D]. 張善卓.哈爾濱工業(yè)大學 2014
[3]一種基于節(jié)點分裂的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法[D]. 郭強.哈爾濱工程大學 2013
[4]有向網(wǎng)絡的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究[D]. 張博.電子科技大學 2013
[5]復雜網(wǎng)絡機制模型和重要節(jié)點挖掘算法研究[D]. 李寵.哈爾濱工程大學 2013



本文編號：3138737