【摘要】：隨著Web2.0技術(shù)的不斷成熟和發(fā)展,社會(huì)化媒體已成為人們生活中重要的組成部分。社會(huì)化媒體是一種在線交互媒體,具有廣泛的用戶參與性。它允許用戶在線發(fā)布和傳播信息,相互溝通與協(xié)作,組成虛擬網(wǎng)絡(luò)社區(qū),博客、微博、百科、論壇、播客等都屬于社會(huì)化媒體。社會(huì)化媒體的關(guān)注對(duì)象是“用戶”,因此如何準(zhǔn)確有效地分析網(wǎng)絡(luò)用戶特征成為學(xué)術(shù)研究和應(yīng)用開發(fā)的熱點(diǎn)。在社交網(wǎng)絡(luò)中,對(duì)用戶做出正確的分析評(píng)價(jià)并采取相應(yīng)措施,具有重大實(shí)踐價(jià)值,例如,尋找網(wǎng)民推崇的“輿論領(lǐng)袖”、監(jiān)測(cè)輿情變化、引導(dǎo)輿論走向；推斷用戶的性格和愛(ài)好、推廣產(chǎn)品、灌輸觀念等等。 本論文主要面向社會(huì)化媒體,從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析和數(shù)據(jù)挖掘的角度,對(duì)用戶特征分析涉及的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究和探索。本文著重研究的是“用戶影響力分析”、“用戶角色識(shí)別”、“用戶所在社團(tuán)的演化”等關(guān)鍵問(wèn)題。其中,用戶影響力分析是對(duì)用戶重要程度、信息傳播能力的研究,其結(jié)果可用于定義用戶角色或監(jiān)控輿論變化；用戶角色識(shí)別是將具有類似行為特征或社會(huì)地位的用戶劃分為一類,并研究不同角色及所屬個(gè)體之間的差異性和網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮的作用；社團(tuán)是由具有緊密聯(lián)系的個(gè)體組成。以用戶為節(jié)點(diǎn)的社團(tuán)演化,研究的是動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中用戶聯(lián)系緊密程度變化的原因、趨勢(shì)、影響,本文結(jié)合用戶角色及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化情況開展此項(xiàng)研究。本文主要研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)是： 1.提出一種基于傾向性轉(zhuǎn)變的用戶影響力排序方法。已有的影響力排序方法存在以下問(wèn)題：1)對(duì)于關(guān)系稀疏的真實(shí)網(wǎng)絡(luò)效果欠佳；2)不支持動(dòng)態(tài)更新；3)忽略用戶創(chuàng)作內(nèi)容中隱藏的傾向或情感；4)未考慮用戶會(huì)選擇性地接受或抵制他人的影響。因此,本文從用戶交互過(guò)程中傾向性變化的角度,對(duì)用戶影響他人的能力和受他人影響的程度進(jìn)行了研究,提出了一種基于傾向性轉(zhuǎn)變的用戶影響力排序方法。該方法以靜態(tài)屬性值、傳播值、傾向性值度量帖子影響力；再將復(fù)雜的用戶交互過(guò)程分解為多個(gè)局部回復(fù)鏈,并增加了間接回復(fù)關(guān)系；針對(duì)每個(gè)局部回復(fù)鏈分析帖子傾向性轉(zhuǎn)變的情況,以此判斷用戶是否受到他人的影響及受影響的程度；能以查詢方式快速獲得用戶在各級(jí)別的影響力及排名,并支持?jǐn)?shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)更新。實(shí)驗(yàn)表明局部回復(fù)鏈構(gòu)建方式具有合理性,本文所提影響力排序方法不僅有效,而且能從其他角度尋找到高影響力的用戶。 2.提出一種基于有向拓?fù)鋭?shì)的用戶角色分析方法。拓?fù)鋭?shì)理論已應(yīng)用于無(wú)向網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)重要性度量,然而真實(shí)世界的各種系統(tǒng)大多被抽象成有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò),而且節(jié)點(diǎn)拓?fù)鋭?shì)的計(jì)算過(guò)程涉及最短路徑問(wèn)題,計(jì)算復(fù)雜度高。本文針對(duì)有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)給出了入度拓?fù)鋭?shì)和出度拓?fù)鋭?shì)的定義,并提出一種基于影響范圍的有向拓?fù)鋭?shì)算法,降低了計(jì)算復(fù)雜度。根據(jù)全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的有向拓?fù)鋭?shì)分布情況,提出一種新的用戶角色分析方法,為研究角色及所屬用戶特征、檢測(cè)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)演化事件點(diǎn)等提供了有力的支持。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,有向拓?fù)鋭?shì)在衡量節(jié)點(diǎn)重要性、劃分角色方面有不錯(cuò)的效果,而基于角色變化及重要性排名差異,能夠識(shí)別動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中突發(fā)的事件。 3.提出一種基于節(jié)點(diǎn)角色的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)演化分析方法。已有的用戶角色研究中,不少學(xué)者定義了角色的數(shù)目和特征,對(duì)特定數(shù)據(jù)集取得了較好的效果,但存在的兩個(gè)問(wèn)題：1)通用性較差,若更換數(shù)據(jù)集必須重新分析；2)現(xiàn)實(shí)世界中用戶行為和關(guān)系紛繁復(fù)雜,用戶角色多種多樣,難以通過(guò)人為的定義去描述和識(shí)別。因此,本文基于張量分解模型提出了一種用戶角色發(fā)現(xiàn)算法,它不僅能自動(dòng)設(shè)定角色數(shù)量,而且能反映角色在指定時(shí)間段的行為特征。進(jìn)一步將用戶角色延伸到社團(tuán)角色,提出基于社團(tuán)角色距離和節(jié)點(diǎn)重疊的社團(tuán)演化分析方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,識(shí)別出的用戶角色其行為特征與實(shí)際情況吻合,提出的社團(tuán)演化分析方法其效果也高于對(duì)比算法。 總體而言,本論文特點(diǎn)在于面向社會(huì)化媒體,從用戶行為和關(guān)系入手,對(duì)用戶特征進(jìn)行全面細(xì)致的分析和研究。
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：G206;O157.5

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2735537