本文關(guān)鍵詞：基于多源移動數(shù)據(jù)的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強度測量技術(shù)研究

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【摘要】：智能手機的不斷增加,帶來了移動社交的普及。同時由于智能手機上多源化交互方式的流行,使得云端積累了大量的移動社交數(shù)據(jù)。通過這些多源化的社交數(shù)據(jù)可以對于社會網(wǎng)絡(luò)進行有效的分析。對于社會網(wǎng)絡(luò)的分析研究屬于社會網(wǎng)絡(luò)分析研究領(lǐng)域的范疇,進行社會網(wǎng)絡(luò)分析的首要目標是分析社會網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系情況。社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的研究點有很多,其中關(guān)系強度的測量工作是其他研究工作的基礎(chǔ)。怎樣通過獲取到的多源移動數(shù)據(jù)對社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系進行強度測量成為當前研究的熱點和難點。本文圍繞著上述問題在充分分析當前社會網(wǎng)絡(luò)、社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強度以及移動社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上展開研究。重點描述了移動社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)據(jù)獲取、移動社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理及移動社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強度測量三個方面的相關(guān)技術(shù)。進而以移動社會網(wǎng)絡(luò)為背景,重點研究了多源移動數(shù)據(jù)的處理與分析,并在該工作的基礎(chǔ),針對多源社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強度聚合測量這一研究點展開了深入研究。本文的工作主要體現(xiàn)在以下三個方面:1)針對當前多源移動社會網(wǎng)絡(luò)分析中數(shù)據(jù)類型多、處理復(fù)雜、效率低下等問題,提出了一個多源移動社會網(wǎng)絡(luò)分析模型處理多源移動數(shù)據(jù)和分析社會網(wǎng)絡(luò)。具體來說,提出的基于代理的多源移動數(shù)據(jù)處理機制用以對多源移動數(shù)據(jù)進行有效處理,提出的基于Networkx的多源可視化機制用以實現(xiàn)多源社會網(wǎng)絡(luò)可視化。針對代理中異常數(shù)據(jù)種類繁多,處理復(fù)雜問題,提出了基于規(guī)則的多源異常數(shù)據(jù)處理機制。2)以多源移動關(guān)系強度聚合測量研究問題為背景,針對單源關(guān)系強度測量算法不能對多源關(guān)系強度進行測量這一問題,提出了基于線性回歸模型的多源聚合測量算法。算法通過構(gòu)造一個多元線性回歸的多源關(guān)系聚合模型對關(guān)系強度進行有效計算,該模型基于機器學習方法訓練而成,所需要的訓練集數(shù)據(jù)來源于15名招募的志愿者貢獻的一個月移動數(shù)據(jù)。訓練得到的模型可以顯示不同數(shù)據(jù)源對于關(guān)系強度的影響比重,動態(tài)計算關(guān)系強度,且針對多源數(shù)據(jù)的輸入具有很好的擴展性。3)以多源移動社會網(wǎng)絡(luò)分析架構(gòu)為基礎(chǔ),實現(xiàn)了一個原型系統(tǒng)進行了原型展示,并在此基礎(chǔ)上驗證了課題提出的多源移動關(guān)系聚合測量算法。原型系統(tǒng)的移動端基于Ubiqlog開源軟件實現(xiàn),服務(wù)端數(shù)據(jù)處理與算法實現(xiàn)基于Python語言編碼完成。實驗驗證部分多角度分析了采集的數(shù)據(jù),對算法進行了驗證與評估。
【關(guān)鍵詞】：社會網(wǎng)絡(luò)分析 關(guān)系強度 智能手機 移動數(shù)據(jù) 多源數(shù)據(jù)
【學位授予單位】：國防科學技術(shù)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.09;C912.3
【目錄】：

• 摘要10-11
• ABSTRACT11-13
• 第一章 緒論13-18
• 1.1 研究背景13-16
• 1.1.1 社會網(wǎng)絡(luò)與社會網(wǎng)絡(luò)分析13-14
• 1.1.2 社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強度14
• 1.1.3 移動社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系14-15
• 1.1.4 小結(jié)15-16
• 1.2 研究內(nèi)容16-17
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)17-18
• 第二章 相關(guān)技術(shù)研究18-27
• 2.1 移動社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)據(jù)獲取18-20
• 2.1.1 關(guān)系數(shù)據(jù)獲取方法的發(fā)展18-19
• 2.1.2 移動社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)據(jù)獲取19-20
• 2.1.3 比較與結(jié)論20
• 2.2 移動社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理20-23
• 2.2.1 社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特點20-21
• 2.2.2 移動社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特點21
• 2.2.3 移動社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理典型架構(gòu)21-22
• 2.2.4 分析與結(jié)論22-23
• 2.3 移動社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強度測量23-26
• 2.3.1 社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系23
• 2.3.2 關(guān)系強度測量23-24
• 2.3.3 移動關(guān)系測量方法24-25
• 2.3.4 分析與結(jié)論25-26
• 2.4 小結(jié)26-27
• 第三章 多源移動社會網(wǎng)絡(luò)分析模型27-35
• 3.1 模型概述27-29
• 3.1.1 多源移動社會網(wǎng)絡(luò)分析過程27-28
• 3.1.2 模型整體結(jié)構(gòu)28-29
• 3.2 數(shù)據(jù)模型29-31
• 3.2.1 數(shù)據(jù)模型設(shè)計29-30
• 3.2.2 基于JSON的數(shù)據(jù)模型實現(xiàn)30-31
• 3.3 多源可視化模型31-33
• 3.3.1 多源可視化模型設(shè)計31-32
• 3.3.2 基于Networkx的多源可視化模型實現(xiàn)32-33
• 3.4 小結(jié)33-35
• 第四章 多源移動關(guān)系數(shù)據(jù)處理與分析35-52
• 4.1 總體結(jié)構(gòu)描述35-36
• 4.2 基于代理的多源移動數(shù)據(jù)處理機制36-40
• 4.2.1 代理機制設(shè)計目標36-37
• 4.2.2 基于代理的多源移動數(shù)據(jù)處理過程37-38
• 4.2.3 基于規(guī)則的多源異常數(shù)據(jù)處理機制38-40
• 4.3 線性回歸的多源移動關(guān)系強度聚合測量方法40-50
• 4.3.1 問題描述與定義40
• 4.3.2 線性回歸模型與機器學習過程40-42
• 4.3.3 多源關(guān)系測量模型生成方法42-50
• 4.4 本章小結(jié)50-52
• 第五章 原型系統(tǒng)實現(xiàn)與實驗驗證52-64
• 5.1 原型系統(tǒng)實現(xiàn)與展示52-56
• 5.1.1 實驗環(huán)境搭建52
• 5.1.2 移動端設(shè)計與實現(xiàn)52-54
• 5.1.3 移動數(shù)據(jù)展示54
• 5.1.4 服務(wù)端實現(xiàn)與展示54-56
• 5.2 實驗驗證與評估56-63
• 5.2.1 數(shù)據(jù)集準備與分析56-59
• 5.2.2 算法驗證59-61
• 5.2.3 算法準確度61-63
• 5.2.4 算法評價63
• 5.3 小結(jié)63-64
• 第六章 總結(jié)與展望64-65
• 致謝65-66
• 參考文獻66-70
• 作者在學期間取得的學術(shù)成果70-71
• 作者在學術(shù)期間參加的科研項目71

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條

1 王峰;余偉;李石君;;新浪微博平臺上的用戶可信度評估[J];計算機科學與探索;2013年12期

2 謝麗星;周明;孫茂松;;基于層次結(jié)構(gòu)的多策略中文微博情感分析和特征抽取[J];中文信息學報;2012年01期

3 張彥超;劉云;張海峰;程輝;熊菲;;基于在線社交網(wǎng)絡(luò)的信息傳播模型[J];物理學報;2011年05期

4 賈新明;田澎;;蒙特卡羅模擬法在顧客滿意度指數(shù)研究中的應(yīng)用[J];管理學報;2010年08期

5 閔杰;;基于Likert的物流企業(yè)服務(wù)質(zhì)量的模糊綜合評價研究[J];物流工程與管理;2010年04期

6 李勇軍;代亞非;;對等網(wǎng)絡(luò)信任機制研究[J];計算機學報;2010年03期

7 王樹林;吳曉薇;;網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對企業(yè)創(chuàng)新能力的影響研究[J];哈爾濱工業(yè)大學學報(社會科學版);2009年02期

8 郭慶科,周晶;Likert量表分析中不同IRT模型的有效性[J];心理學探新;2004年03期

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本文編號：1060536