本文選題：用戶影響力 + PageRank　； 參考：《安徽大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)正在成為人類社會(huì)關(guān)系維系及信息傳播的重要渠道和載體,有關(guān)社交網(wǎng)絡(luò)理論和關(guān)鍵技術(shù)的研究,對(duì)于社會(huì)發(fā)展以及商業(yè)服務(wù)應(yīng)用都有著實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。用戶影響力分析作為社交網(wǎng)絡(luò)分析的關(guān)鍵內(nèi)容之一,在諸多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,如推薦系統(tǒng)、廣告投放、鏈路預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)事件異常檢測(cè)等。微博作為社交網(wǎng)絡(luò)的一種重要媒介,憑借其即時(shí)發(fā)布、實(shí)時(shí)傳播、簡(jiǎn)便易用的特點(diǎn)逐漸成為最為主流的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。用戶影響力評(píng)價(jià)是微博社交網(wǎng)絡(luò)中基本而又重要的問題,它對(duì)于優(yōu)化與推動(dòng)社會(huì)信息傳播來說有著重要意義。面對(duì)大規(guī)模的微博用戶群體,微博用戶的影響力作為其基本特征吸引了廣大學(xué)者對(duì)此進(jìn)行研究。在社交網(wǎng)絡(luò)中,個(gè)性化排名是指基于網(wǎng)絡(luò)鏈接結(jié)構(gòu)以及用戶的個(gè)性化偏好對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重要性排名。社交網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)性化排名技術(shù)對(duì)于垃圾鏈接檢測(cè)、朋友推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷、社區(qū)發(fā)現(xiàn)等都有重要的研究意義。同時(shí),在現(xiàn)實(shí)生活中,在線社交媒體FaceBook、Twitter等這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不僅規(guī)模巨大,而且持續(xù)地動(dòng)態(tài)更新。因此,對(duì)于具有實(shí)時(shí)性的個(gè)性化排名技術(shù)需要有效地應(yīng)對(duì)不斷變化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),設(shè)計(jì)出彈性可擴(kuò)展的動(dòng)態(tài)更新算法。本文主要圍繞社交網(wǎng)絡(luò)中用戶影響力與個(gè)性化排名兩個(gè)問題展開分析與研究,主要貢獻(xiàn)如下:(1)本文首先分析了微博網(wǎng)絡(luò)中用戶質(zhì)量存在差異,針對(duì)PageRank算法在迭代過程中平均分配權(quán)值不夠合理的問題,引入用戶相對(duì)質(zhì)量概念。同時(shí),綜合考慮用戶微博評(píng)論率、轉(zhuǎn)發(fā)率、是否微博認(rèn)證等用戶特征。(2)面對(duì)大規(guī)模的用戶數(shù)據(jù),合理有效的并行化處理顯得尤為重要。本文結(jié)合MapReduce并行編程環(huán)境,設(shè)計(jì)基于PageRank的用戶影響力排名算法。在Hadoop平臺(tái)下,對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的QRank算法具有良好的可擴(kuò)展性,能夠有效結(jié)合微博用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)與行為特性,從而更加真實(shí)與充分地反映用戶的實(shí)際影響力。(3)對(duì)于個(gè)性化排名技術(shù),本文首先分析個(gè)性化PageRank算法的本地更新方法。為了分析動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下算法的復(fù)雜度問題,引入隨機(jī)邊有序到達(dá)動(dòng)態(tài)模型。基于本地更新的思想,本文先給出加入殘余概率優(yōu)先級(jí)隊(duì)列的PriorityPush算法,并提出適用于動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的DynamicPriorityPush算法�；陔S機(jī)邊有序到達(dá)動(dòng)態(tài)模型,給出了該算法詳細(xì)的復(fù)雜度分析,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該算法的有效性與準(zhǔn)確性。(4)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,DynamicPriorityPush算法1秒鐘可以實(shí)時(shí)追蹤近400條邊變化,在WikiTalk數(shù)據(jù)集上追蹤單條邊刪除變化,該算法的更新時(shí)間僅需390us。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了當(dāng)插入的邊的規(guī)模不斷增長(zhǎng)時(shí),算法總的運(yùn)行時(shí)間與邊的規(guī)�；境删�性關(guān)系,對(duì)于k條變化的邊,算法的平均時(shí)間復(fù)雜度為O(d/ε+k+k/(nε)),攤還分析可知對(duì)于每一條邊變化,該算法的分?jǐn)倳r(shí)間復(fù)雜度為O(1/ε)。同時(shí),實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該動(dòng)態(tài)算法能夠在保證正確性的同時(shí),運(yùn)行效率均優(yōu)于其余兩種方法:對(duì)比每次邊插入后重新運(yùn)行的PriorityPush from scratch方法,本文算法具有23-114倍的加速,對(duì)比蒙特卡洛方法,在所有數(shù)據(jù)集上算法均達(dá)到上百倍的加速,最高可達(dá)455倍。
[Abstract]:Social network is becoming an important channel and carrier of social network analysis and information dissemination . The research on social network theory and key technology has practical application value for social development and business service application . ( 3 ) For personalized ranking technology , this paper first analyzes the local updating method of the personalized PageRank algorithm . In order to analyze the complexity of the algorithm under the dynamic network structure , the PriorityPush algorithm is introduced , which is applied to the dynamic network structure .

【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP393.09

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本文編號(hào)：1813614