本文關(guān)鍵詞：基于用戶特征的社會化媒體社團檢測研究

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【摘要】：隨著Web2.0時代網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用與移動終端設(shè)備的蓬勃發(fā)展,社會化媒體如雨后春筍般涌現(xiàn),社會化媒體主張以用戶為中心,鼓勵用戶創(chuàng)造內(nèi)容。人們不僅將真實生活中的好友關(guān)系搬到了互聯(lián)網(wǎng)上,還建立了不同于線下關(guān)系的線上虛擬朋友關(guān)系,如對名人、專業(yè)領(lǐng)域或娛樂公眾號等添加關(guān)注,構(gòu)建起全新的溝通與交流平臺。當用戶的好友規(guī)模日益壯大,發(fā)現(xiàn)溝通的效率反而大不如前,所有的朋友和公眾賬號每天發(fā)布的信息都會出現(xiàn)在用戶的主頁上,而用戶主要關(guān)心的可能是某個朋友某方面主題的更新。過濾用戶并不是真正關(guān)心的內(nèi)容是社會化媒體必須解決的問題,這一問題的核心是如何正確真正地對用戶的朋友圈進行分組。針對用戶朋友圈分類模糊的問題,本文深入研究了社會化媒體的用戶特征,得出兩種在不同情形下適用的朋友圈檢測算法:基于用戶關(guān)系結(jié)構(gòu)的社團檢測算法和基于用戶特征的社團檢測算法。前一種算法適用于缺少用戶基本特征的情形,從用戶相互關(guān)注產(chǎn)生的關(guān)系拓撲結(jié)構(gòu)入手,通過改進NJW多路譜聚類算法,使得算法可以對輸入用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)自動聚類。后一種算法適用于用戶特征數(shù)據(jù)較完整的情形,綜合考慮了用戶基本特征和用戶關(guān)系特征,并能根據(jù)用戶個人網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展階段,調(diào)節(jié)這兩種特征相似性的比例。本文的主要研究成果為:(1)深入研究社會化媒體用戶特征,將用戶特征分為用戶基本特征和用戶行為特征,并對用戶關(guān)系模型進行深入分析。本文還詳細地闡述了通過爬蟲技術(shù)來獲取社會化媒體用戶特征數(shù)據(jù)所遇到的兩個技術(shù)難點。(2)基于用戶關(guān)系結(jié)構(gòu)的社團檢測算法,對輸入用戶關(guān)系結(jié)構(gòu)進行譜分析,由擾動理論中最大本征間隙所在位置與輸入網(wǎng)絡(luò)拓撲之間存在的關(guān)系,得到聚類數(shù)目,從而彌補了NJW多路譜聚類算法在確定聚類數(shù)目方面的不足,增強算法的自動性。(3)基于用戶特征的社團檢測算法,認為擁有共同好友數(shù)與相同特征背景的用戶更易成為朋友,綜合考慮了用戶關(guān)系特征和用戶基本特征,并能根據(jù)用戶個人網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展階段,調(diào)節(jié)兩種特征的相似性的比例。最后,通過邊聚類算法,將用戶的個人網(wǎng)絡(luò)進行聚類。
【關(guān)鍵詞】：社團檢測 用戶特征 譜聚類 本征間隙
【學位授予單位】：江蘇科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-16
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文工作14-15
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第2章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與社團檢測16-26
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論16-22
• 2.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與定義16-17
• 2.1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基本理論17-21
• 2.1.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特性21-22
• 2.2 社團檢測算法22-25
• 2.2.1 社團的定義22-23
• 2.2.2 基于模塊度的社團檢測算法23
• 2.2.3 基于層次的社團檢測算法23-25
• 2.2.4 基于譜的社團檢測算法25
• 2.2.5 基于網(wǎng)絡(luò)動力學的社團檢測算法25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第3章 譜聚類算法26-32
• 3.1 譜聚類算法理論基礎(chǔ)26-30
• 3.1.1 圖劃分準則26-28
• 3.1.2 譜聚類算法相關(guān)矩陣28-30
• 3.1.3 Fiedler向量與譜30
• 3.2 譜聚類算法的一般過程30-31
• 3.3 本章小結(jié)31-32
• 第4章 用戶特征與特征數(shù)據(jù)獲取技術(shù)32-42
• 4.1 社會化媒體32
• 4.2 用戶特征32-35
• 4.2.1 用戶基本特征33
• 4.2.2 用戶行為特征33-34
• 4.2.3 用戶關(guān)系模型34-35
• 4.3 特征數(shù)據(jù)獲取技術(shù)35-41
• 4.3.1 四種常用數(shù)據(jù)獲取技術(shù)36
• 4.3.2 技術(shù)難點36-37
• 4.3.3 模擬登錄37-40
• 4.3.4 動態(tài)數(shù)據(jù)獲取40-41
• 4.4 本章小結(jié)41-42
• 第5章 基于用戶關(guān)系結(jié)構(gòu)的社團檢測算法42-48
• 5.1 NJW算法42
• 5.2 基于用戶關(guān)系結(jié)構(gòu)的社團檢測算法42-44
• 5.3 實驗過程44-47
• 5.3.1 實驗環(huán)境44
• 5.3.2 實驗數(shù)據(jù)44-45
• 5.3.3 結(jié)果與分析45-47
• 5.4 本章小結(jié)47-48
• 第6章 基于用戶特征的社團檢測算法48-58
• 6.1 用戶特征相似性模型48-50
• 6.1.1 邊聚類48
• 6.1.2 用戶基本特征相似性48-49
• 6.1.3 用戶關(guān)系特征相似性49-50
• 6.1.4 連邊相似性50
• 6.2 基于用戶特征的朋友圈檢測算法50-53
• 6.3 特征提取53-54
• 6.4 實驗過程54-57
• 6.4.1 實驗環(huán)境54
• 6.4.2 實驗數(shù)據(jù)54-55
• 6.4.3 評價標準55-56
• 6.4.4 結(jié)果與分析56-57
• 6.5 本章小結(jié)57-58
• 總結(jié)與展望58-60
• 參考文獻60-64
• 攻讀碩士學位期間所發(fā)表的學術(shù)論文64-66
• 致謝66-67
• 詳細摘要67-68

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6 潘p，

本文編號：1083204