【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和飛速發(fā)展,人們之間的交流方式從以前的紙質(zhì)信件,到現(xiàn)在的電子郵件、微信、QQ、微博,發(fā)生了巨大的變化。而這些互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及使用產(chǎn)生了一個(gè)新的概念--網(wǎng)絡(luò)虛擬身份。從廣義上講,網(wǎng)絡(luò)虛擬身份是指能標(biāo)示出某個(gè)獨(dú)立個(gè)體的一個(gè)身份ID,而從狹義上講,網(wǎng)絡(luò)虛擬身份是指人們?cè)谝恍┚W(wǎng)站或者網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用注冊(cè)的賬號(hào),讓網(wǎng)站區(qū)分出不同的用戶。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)讓人們交流越來(lái)越緊密和頻繁,兩個(gè)虛擬身份進(jìn)行交流通信就形成了一個(gè)關(guān)系對(duì),這個(gè)關(guān)系可以是有方向或者是無(wú)方向的,取決于具體的關(guān)系定義。海量的關(guān)系對(duì)相互關(guān)聯(lián)從而會(huì)產(chǎn)生一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖。為此,本論文將首先對(duì)這些海量的網(wǎng)絡(luò)虛擬身份關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行提取,這里的提取是建立在原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的基礎(chǔ)上。然后對(duì)提取出的網(wǎng)絡(luò)虛擬身份之間的關(guān)系進(jìn)行分析,主要目標(biāo)是由已知的網(wǎng)絡(luò)虛擬身份關(guān)系挖掘出未知的、可能的身份關(guān)系強(qiáng)度。本文首先介紹了網(wǎng)絡(luò)虛擬身份及關(guān)系的基本概念,和社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系分析的相關(guān)概念。其次,介紹了一些相關(guān)理論基礎(chǔ),復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論,社群發(fā)現(xiàn)算法理論,標(biāo)簽傳播算法,并對(duì)Spark圖計(jì)算框架GraphX進(jìn)行介紹。本文設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一個(gè)通用的網(wǎng)絡(luò)虛擬身份賬號(hào)關(guān)系的提取系統(tǒng),可以從實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)流中還原出數(shù)據(jù),并對(duì)網(wǎng)絡(luò)虛擬身份進(jìn)行提取,目標(biāo)是提取出兩個(gè)有交互關(guān)系的身份關(guān)系對(duì)。然后對(duì)這些提取的身份關(guān)系對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)系挖掘分析。主要分為兩部分,一是在粗粒度關(guān)系分析上,本文創(chuàng)新性地將經(jīng)典的社群發(fā)現(xiàn)算法COPRA,利用GraphX計(jì)算框架進(jìn)行并行化,在性能和準(zhǔn)確性上達(dá)到預(yù)期效果,從而將虛擬身份關(guān)系圖劃分為一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的社群。二是在細(xì)粒度關(guān)系分析上,利用GraphX實(shí)現(xiàn)了 2跳鄰居算法,并以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的共同好友計(jì)算的算法。根據(jù)這兩種粒度分析,可以將圖關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中任意兩點(diǎn)的關(guān)系的強(qiáng)度劃分出來(lái),從而挖掘出任意兩節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系。最后,總結(jié)全文并對(duì)未來(lái)的工作進(jìn)行展望。
[Abstract]:With the popularity and rapid development of the Internet, the way of communication between people from the previous paper letters, to the present e-mail, WeChat, QQ, Weibo, has undergone tremendous changes. And the widespread use of these Internet applications has produced a new concept-network virtual identity. In a broad sense, network virtual identity refers to an identity ID, that can mark an independent individual. In a narrow sense, network virtual identity refers to the accounts registered by people on some websites or network applications, so that websites can distinguish different users from each other, and in the narrow sense, the network virtual identity refers to the accounts registered by people on some websites or network applications. Mobile Internet makes people communicate more and more closely and frequently. The communication between two virtual identities forms a relationship pair, which can be oriented or not, depending on the specific definition of the relationship. Massive pairs of relationships relate to each other, resulting in a social network diagram. Therefore, this paper will first extract these massive network virtual identity relationship data, which is based on the original network data stream. Then the relationship between the extracted network virtual identity is analyzed. The main goal is to mine the unknown and possible strength of the network virtual identity relationship from the known network virtual identity relationship. In this paper, we first introduce the basic concepts of network virtual identity and relationship, and the related concepts of social network relationship analysis. Secondly, some related theories, such as complex network theory, community discovery algorithm theory, label propagation algorithm, are introduced, and the Spark graph computing framework GraphX is also introduced. This paper designs and implements a general network virtual identity account relationship extraction system, which can reduce the original data from the real-time network flow and extract the network virtual identity. The goal is to extract two identity pairs with interactive relationship. Then the extracted identity relationship of the data for relationship mining analysis. It is divided into two parts: first, in the coarse-grained relationship analysis, this paper innovatively parallelizes the classical community discovery algorithm, COPRA, using the GraphX computing framework to achieve the expected results in performance and accuracy. Thus, the virtual identity diagram is divided into a separate community. On the other hand, the two-hop neighbor algorithm is implemented by using GraphX in the analysis of fine-grained relationship, and the algorithm of mutual friend computation between two nodes is implemented on the basis of this algorithm. According to these two kinds of granularity analysis, the strength of the relation between any two points in the graph relation network can be divided, and the relationship between any two nodes can be excavated. Finally, the thesis is summarized and the future work is prospected.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP393.0;O157.5

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本文編號(hào)：2436631