發(fā)布時(shí)間：2017-03-29 08:47

  本文關(guān)鍵詞：基于信息傳播的有向社會網(wǎng)絡(luò)簡化，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：社會網(wǎng)絡(luò)是WEB2.0時(shí)代的重要特征。它不僅擴(kuò)展了傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的功能,還大大提高了互聯(lián)網(wǎng)用戶使用網(wǎng)絡(luò),建設(shè)網(wǎng)絡(luò)的積極性。它在網(wǎng)絡(luò)維度提供的新型的用戶交互手段,已經(jīng)深深的影響了全世界人民的日常行為習(xí)慣。Twitter是一個(gè)典型的社會網(wǎng)絡(luò)。Twitter中最重要的特征是信息的傳播非常迅速,這個(gè)特征更多的要?dú)w功于Twitter提供的轉(zhuǎn)推機(jī)制。轉(zhuǎn)推機(jī)制的基本原理是,每個(gè)Twitter用戶可以對任何一條推文進(jìn)行轉(zhuǎn)推,然后這條推文就可以立即被這個(gè)Twitter用戶的所有粉絲(follower)接收到。如此以來,一旦有幾個(gè)用戶對某條推文進(jìn)行了轉(zhuǎn)推行為,那么這條推文就能以非�？斓乃俣葌鞑サ骄W(wǎng)絡(luò)的非常大的范圍。Twitter對于轉(zhuǎn)推行為設(shè)置了非常巧妙的實(shí)現(xiàn)方式,它既能保證用戶一定會收到關(guān)注用戶轉(zhuǎn)推的所有推文,又對那些重復(fù)的推文做了系統(tǒng)級別的過濾。這個(gè)機(jī)制使得用戶體驗(yàn)更加簡潔,然而也對網(wǎng)絡(luò)分析帶來了許多隱蔽的問題。其中一個(gè)較為重要的問題是用戶排序。目前,社會網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的大多用戶排序工作都依賴于PageRank算法以及其變種,這些算法會建立一個(gè)基于用戶關(guān)注關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并且假設(shè)推文在網(wǎng)絡(luò)中的任何一條邊都可以流動,這與事實(shí)上的Twitter轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制是違背的。我們暫未見到相關(guān)文獻(xiàn),而此問題對于Twitter是值得研究的。本文第一次正式研究了Twitter中的轉(zhuǎn)推機(jī)制,并分析了其特點(diǎn),提出網(wǎng)絡(luò)簡化問題,給出可行的算法,并分析了簡化問題對其他網(wǎng)絡(luò)分析工作的影響,進(jìn)一步推動了為社會網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的分析工作。文章從Twitter的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制出發(fā),定義了網(wǎng)絡(luò)簡化問題,提出了基于傳播三角形模型的算法,并進(jìn)行了多種優(yōu)化。為了提高算法的應(yīng)用范圍,還提出了在無向圖上的網(wǎng)絡(luò)簡化算法。在實(shí)驗(yàn)部分,我們在實(shí)際的Twitter數(shù)據(jù)集上運(yùn)行了簡化算法,驗(yàn)證了算法的可行性;并在數(shù)據(jù)集上對用戶進(jìn)行了排序,分析了簡化算法對于排序結(jié)果的影響,驗(yàn)證了算法的有效性。最后實(shí)現(xiàn)了一個(gè)原型系統(tǒng),使得簡化工作的效果更加直觀。
【關(guān)鍵詞】：社會網(wǎng)絡(luò) Twitter 有向圖 網(wǎng)絡(luò)簡化
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09;G206
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 研究背景與意義8-10
• 1.1.1 學(xué)術(shù)背景9
• 1.1.2 理論意義9
• 1.1.3 實(shí)際意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述10-11
• 1.3 相關(guān)工作11-12
• 1.4 論文主要內(nèi)容12-14
• 第2章 有向社會網(wǎng)絡(luò)簡介14-24
• 2.1 常見網(wǎng)絡(luò)分析14-16
• 2.2 Twitter簡介16-20
• 2.2.1 發(fā)表推文16-19
• 2.2.2 關(guān)注用戶19-20
• 2.2.3 Twitter網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)描述20
• 2.3 轉(zhuǎn)推行為介紹20-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第3章 Twitter信息傳播原理的分析24-30
• 3.1 轉(zhuǎn)推行為對PageRank影響分析24-26
• 3.2 推文信息流26-28
• 3.3 問題定義28
• 3.4 本章小結(jié)28-30
• 第4章 推文傳播圖算法的優(yōu)化30-42
• 4.1 基礎(chǔ)傳播三角形模型30-32
• 4.2 帶延長線的傳播三角形模型32-35
• 4.3 優(yōu)化算法35-38
• 4.4 無向網(wǎng)絡(luò)算法38-41
• 4.5 本章小結(jié)41-42
• 第5章 用戶排序影響分析42-48
• 5.1 PageRank算法42-44
• 5.2 TwitterRank算法44-45
• 5.3 用戶排序影響分析45-47
• 5.4 本章小結(jié)47-48
• 第6章 實(shí)驗(yàn)部分48-56
• 6.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)48-49
• 6.2 算法效率49-50
• 6.3 算法效果50-51
• 6.4 應(yīng)用系統(tǒng)51-55
• 6.4.1 開發(fā)環(huán)境51
• 6.4.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)51-52
• 6.4.3 關(guān)鍵代碼52-53
• 6.4.4 系統(tǒng)展示53-55
• 6.5 本章小結(jié)55-56
• 第7章 課題總結(jié)56-58
• 7.1 本文工作總結(jié)56-57
• 7.2 未來工作展望57-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 致謝62

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：274052