本文選題：關(guān)聯(lián)規(guī)則　切入點：加權(quán)鏈接　出處：《鄭州大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：關(guān)聯(lián)分析可視化是從數(shù)據(jù)中識別有效的、潛在的、有用的和可理解關(guān)系模式的一種非平凡過程。微博作為社交網(wǎng)絡(luò)的一種傳播介質(zhì),對社會輿論的傳播有不可替代的作用。并且熱門微博的出現(xiàn)使信息的傳播更為迅速,是社會輿情的導(dǎo)向標(biāo),通過關(guān)聯(lián)分析可視化技術(shù),將微博之間以及微博與微博屬性之間的相關(guān)聯(lián)系進(jìn)行直觀的發(fā)掘,找出潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系,對社會輿情的預(yù)防控制有重要的作用,因此對熱門微博數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析可視化的研究具有重要意義。關(guān)聯(lián)分析挖掘算法是關(guān)聯(lián)分析可視化過程中非常重要的部分,當(dāng)前對關(guān)聯(lián)分析可視化優(yōu)化模型的研究處于初期階段,現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)分析可視化方法也存在一些問題,將有效的數(shù)據(jù)挖掘模型與良好的可視化方法相結(jié)合,以便獲得有價值的結(jié)果成為研究的重點。論文主要工作如下:1)為評價社交網(wǎng)絡(luò)中微博博主影響力對微博傳播的影響,結(jié)合微博在社交網(wǎng)絡(luò)的傳播特性以及信息傳播的途徑、方法,提出基于中心性加權(quán)鏈接強度的混合算法,該算法應(yīng)用中心性加權(quán)鏈接強度,將啟發(fā)式算法與貪心算法相結(jié)合,給出用戶節(jié)點之間的影響力估計公式,從而計算每條微博傳播者影響力的值,為評估熱門微博屬性的權(quán)重提供可靠依據(jù)。實驗表明,相比較貪心算法、基于節(jié)點度的啟發(fā)式算法,采用中心性加權(quán)鏈接強度算法在準(zhǔn)確度上有明顯的提升。2)針對微博數(shù)據(jù)經(jīng)過無量綱化處理后,難以對其屬性權(quán)重進(jìn)行客觀賦值的問題。提出一種基于灰度集合中多屬性分析的方法。該方法結(jié)合微博博主的影響力與微博屬性的關(guān)系,對多屬性值進(jìn)行定義和分類,建立挖掘過程參數(shù)調(diào)整策略,為選擇關(guān)鍵屬性值進(jìn)行挖掘分析提供支持。3)針對現(xiàn)有關(guān)聯(lián)分析可視化算法存在一些不足,將社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)作為應(yīng)用背景,提出基于灰色關(guān)聯(lián)分析的可視化算法。該算法利用灰色關(guān)聯(lián)分析理論,將熱門微博中不同屬性的數(shù)據(jù)區(qū)分,解決關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)量較多時傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)分析方法面臨的可視化界面紊亂、產(chǎn)生歧義等問題。實驗結(jié)果表明,改進(jìn)后的挖掘算法具有較好的性能,所提出的可視化形式和已有成果相比具有良好的展現(xiàn)效果。
[Abstract]:Association analysis visualization is a nontrivial process of identifying valid, potential, useful and understandable relational patterns from data. It has an irreplaceable effect on the dissemination of public opinion. And the emergence of hot Weibo makes the dissemination of information more rapid. It is the guide of social public opinion, and through the visual technology of association analysis, It is important for the prevention and control of social public opinion to explore directly the correlation between Weibo and the attributes of Weibo and to find out the potential relationship. Therefore, it is of great significance to study the association analysis visualization of hot Weibo data. The association analysis mining algorithm is a very important part in the process of association analysis visualization. At present, the research on the visualization optimization model of association analysis is in the initial stage, and the existing visualization methods of association analysis also have some problems, which combine the effective data mining model with the good visualization method. In order to obtain valuable results, the main work of this paper is as follows: 1) in order to evaluate the influence of Weibo's influence on the transmission of Weibo in social networks, combining the communication characteristics and the ways of information dissemination in social networks, Methods A hybrid algorithm based on the central weighted link strength is proposed. The heuristic algorithm is combined with the greedy algorithm and the influence estimation formula between the user nodes is given by applying the central weighted link strength. Thus the value of each Weibo communicator's influence is calculated, which provides a reliable basis for evaluating the weight of the popular Weibo attribute. The experiment shows that compared with greedy algorithm, the heuristic algorithm based on node degree, The centrality weighted link strength algorithm is used to improve the accuracy obviously. 2) after the data of Weibo is dimensionless, It is difficult to assign the attribute weight objectively. This paper presents a method based on multi-attribute analysis in gray level set. This method defines and classifies the multi-attribute value based on the relationship between Weibo's influence and Weibo attribute. A mining process parameter adjustment strategy is established to support mining analysis by selecting key attribute values. 3) aiming at the shortcomings of the existing visualization algorithms for association analysis, the social network data is used as the application background. This paper presents a visualization algorithm based on grey association analysis, which uses the theory of grey correlation analysis to distinguish the data of different attributes in the popular Weibo, and solves the visual interface disorder faced by the traditional association analysis method when the number of association rules is large. The experimental results show that the improved mining algorithm has better performance and the proposed visualization has a good performance compared with the existing results.
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.13

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本文編號：1599184