發(fā)布時(shí)間：2017-12-13 12:19

  本文關(guān)鍵詞：關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘在微博意見領(lǐng)袖識(shí)別中的研究

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【摘要】：目前社交網(wǎng)絡(luò)是人們獲取信息與維持互動(dòng)的主流方式之一,其中的海量數(shù)據(jù)有豐富的利用價(jià)值。準(zhǔn)確高效的識(shí)別出社交網(wǎng)絡(luò)中的意見領(lǐng)袖對(duì)于引導(dǎo)輿論、商業(yè)投資、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)等都有重要意義。但是社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的異構(gòu)性、關(guān)系的復(fù)雜性卻給研究的準(zhǔn)確性和算法效率帶來問題,以傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象會(huì)遺漏很多隱藏的語(yǔ)義信息,而關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)可以很好的解決這些問題,準(zhǔn)確表達(dá)數(shù)據(jù)含義,挖掘出更多的有效信息,也為后續(xù)相關(guān)研究的數(shù)據(jù)共享和擴(kuò)展提供了便利。本文通過計(jì)算微博用戶相似度為實(shí)現(xiàn)微博數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)化打下基礎(chǔ),將構(gòu)建的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法及指標(biāo)打分法結(jié)合解決意見領(lǐng)袖識(shí)別客觀性不足問題。本文的研究工作分為三個(gè)方面:第一,針對(duì)傳統(tǒng)相似度計(jì)算方法在選取屬性片面方面造成的準(zhǔn)確性不高的問題,提出一種基于微博數(shù)據(jù)的綜合相似度計(jì)算方法。通過分析描述用戶的屬性,選取背景、互動(dòng)兩部分衡量標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)屬性具體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)運(yùn)用對(duì)應(yīng)的計(jì)算方法,利用統(tǒng)計(jì)信息和層次分析法為各屬性賦權(quán)值,確定用戶間相似度,并采用準(zhǔn)確率、召回率、F1度量值作為實(shí)驗(yàn)結(jié)果的評(píng)估指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,綜合相似度計(jì)算方法能更準(zhǔn)確的衡量用戶間相似關(guān)系。第二,根據(jù)用戶相似度計(jì)算過程中的屬性分析和計(jì)算結(jié)果,借鑒本體構(gòu)建方法“七步法”的思想,從概念、屬性、實(shí)例三方面構(gòu)建數(shù)據(jù)層次結(jié)構(gòu)、關(guān)系,填充數(shù)據(jù),借助protégé工具實(shí)現(xiàn)微博數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)化。第三,針對(duì)傳統(tǒng)算法中選取衡量用戶重要性因素的主觀性和準(zhǔn)確度不足的問題,提出基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的識(shí)別方法。利用深度優(yōu)先算法處理數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)事務(wù)化及標(biāo)準(zhǔn)化,采用Apriori算法產(chǎn)生與意見領(lǐng)袖相關(guān)的關(guān)聯(lián)規(guī)則,客觀的確定衡量因素并賦權(quán)值,結(jié)合指標(biāo)打分法,識(shí)別意見領(lǐng)袖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的識(shí)別方法的可行性。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.1

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