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基于網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的社交網(wǎng)絡(luò)群體行為研究

發(fā)布時(shí)間:2025-01-14 01:58
  在社交網(wǎng)絡(luò)中,對(duì)用戶群體行為、信息傳播機(jī)制進(jìn)行研究已經(jīng)成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步以及互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,在線社交網(wǎng)絡(luò)成為信息共享與快速傳播的重要途徑。社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的在線行為以及信息傳播規(guī)律的研究對(duì)于輿情管控、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷、發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵用戶等方面具有重要意義。本文從顯式鏈接和隱式鏈接兩個(gè)層面分析用戶行為規(guī)律,感知信息傳播趨勢(shì)。在顯式鏈接層面,本文通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)中的好友關(guān)系構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),基于改進(jìn)布谷鳥(niǎo)搜索算法優(yōu)化支持向量機(jī)(Improved Cuckoo Search Algorithm Optimization Support Vector Machine,ICS-SVM)方法預(yù)測(cè)用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為;在隱式鏈接層面,本文發(fā)現(xiàn)影響用戶參與話題討論的因素,不僅與用戶周?chē)暮糜延嘘P(guān),即顯鏈接,也和用戶關(guān)系密切或愛(ài)好相同的非好友有關(guān),即隱鏈接。所以本文利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法構(gòu)建隱鏈接,完善網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),結(jié)合傳染病模型,感知信息傳播態(tài)勢(shì)。主要研究工作如下:1.在顯式鏈接層面,本文針對(duì)目前用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為預(yù)測(cè)的研究主要集中在社交網(wǎng)絡(luò)的屬性及網(wǎng)絡(luò)特征方面,沒(méi)有充分考慮用戶好友之間的影響以及用戶歷史行為規(guī)律性影響...

【文章頁(yè)數(shù)】:73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1論文組織結(jié)構(gòu)及內(nèi)容關(guān)系

圖1-1論文組織結(jié)構(gòu)及內(nèi)容關(guān)系

社團(tuán)發(fā)現(xiàn)任務(wù)分離,導(dǎo)致算法準(zhǔn)確性不足。為了克服以上兩個(gè)問(wèn)題,課題的研究?jī)?nèi)容主要在于學(xué)習(xí)有效的拓?fù)涮卣骱凸?jié)點(diǎn)屬性特征,并使得嵌入到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中的信息適用于后續(xù)的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)任務(wù)。1.3本文研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)本文針對(duì)基于事件主題的推手用戶群體挖掘的研究背景及意義,分析國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,主要研....


圖1.2本文的總體研究思路

圖1.2本文的總體研究思路

本論文以實(shí)驗(yàn)室科研項(xiàng)目為背景,主要針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶群體行為和熱點(diǎn)話題的傳播趨勢(shì)進(jìn)行了深入的分析與研究,主要包括兩個(gè)方面的內(nèi)容:網(wǎng)絡(luò)用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為預(yù)測(cè)模型的研究和面向社交網(wǎng)絡(luò)的隱鏈接和社交影響力的信息傳播動(dòng)力學(xué)研究。本論文的總體研究思路如圖1.2所示。具體如下:1.數(shù)據(jù)提取。本論文....


圖3.1用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為示意圖

圖3.1用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為示意圖

為了形式化地描述本文研究的問(wèn)題,首先根據(jù)互動(dòng)用戶在社交平臺(tái)中的所有數(shù)據(jù)Avi={(a,vi,originali)},提取三個(gè)屬性:用戶興趣標(biāo)簽IT(vi)、用戶歷史轉(zhuǎn)發(fā)率FR(vi)、外界影響EF(vi)這三個(gè)屬性作為輸入,基于ICS-SVM預(yù)測(cè)用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為圖如3.1所示。....


圖3.2 ICS-SVM預(yù)測(cè)方法整體框圖

圖3.2 ICS-SVM預(yù)測(cè)方法整體框圖

為了解決上述問(wèn)題,構(gòu)建模型系統(tǒng)框架如圖3.2所示。首先,提取用戶興趣標(biāo)簽、用戶歷史轉(zhuǎn)發(fā)率、外界影響三個(gè)屬性。其次,將布谷鳥(niǎo)算法與SVM進(jìn)行結(jié)合,提出ICS-SVM用戶行為預(yù)測(cè)方法,預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)參與該話題,并且能夠感知話題的變化趨勢(shì)。3.3.2改進(jìn)布谷鳥(niǎo)算法



本文編號(hào):4026235

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