近幾年來,人們越來越離不開社交網(wǎng)絡(luò),無論是普通百姓,還是專家學(xué)者紛紛在網(wǎng)絡(luò)上建立了自己賬號,用來分享和接受信息。社交網(wǎng)絡(luò)讓用戶便捷的獲取大量信息,同時方便社交網(wǎng)絡(luò)中任意兩個人聯(lián)系交流。社交網(wǎng)絡(luò)的流行也使得越來越多的用戶在遇到問題時,借助網(wǎng)絡(luò)尋求解決問題的方法。通過社交網(wǎng)絡(luò)解決問題通常有兩種途徑：一是通過檢索社交網(wǎng)絡(luò)中的信息來獲取解決方法,Twitter, Facebook以及問答社交網(wǎng)絡(luò)知乎網(wǎng)等平臺都已積累了大量有價值的信息；二是向網(wǎng)絡(luò)中的專家用戶咨詢解決。但數(shù)以億計的網(wǎng)絡(luò)用戶中,誰是問題領(lǐng)域的專家,向誰咨詢是一個亟待解決的問題。而專家識別的應(yīng)用為解決這一問題提供了新的思路。專家發(fā)現(xiàn),顧名思義是用來識別專家的方法,方便通過咨詢專家解決難題。比如企業(yè)內(nèi)常常會遇到某一方面的技術(shù)難題無法解決,那么向誰尋求幫助就顯得非常重要。目前專家識別方法被廣泛用于科學(xué)研究,不少學(xué)術(shù)研究已經(jīng)成功通過學(xué)術(shù)圈子,員工郵件來往,企業(yè)員工文檔實現(xiàn)專家的發(fā)現(xiàn)。鑒于以上原因,本文將專家識別這一思想應(yīng)用到當前受眾最廣的社交網(wǎng)絡(luò)中來,通過社交網(wǎng)絡(luò)中的信息進行專家甄別,方便社交網(wǎng)絡(luò)用戶針對遇到的不同問題尋找各問題領(lǐng)域的專家,咨詢解決方法。為提問者和專家搭建溝通橋梁。不少傳統(tǒng)研究通過鏈接分析方法進行專家識別。但該方法無法在多主題情況下進行某一主題的專家識別。而社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶關(guān)注的內(nèi)容呈現(xiàn)多主題化,涉及生活各方面。為了解決這一問題,本文創(chuàng)新性的利用話題識別模型構(gòu)造領(lǐng)域字典,通過領(lǐng)域字典將目標用戶的主題范圍進行限定,同時結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)用戶中的鏈接關(guān)系和個人信息綜合指標進行專家評估,識別某一領(lǐng)域中一系列專家用戶。通過基于新浪微博社交網(wǎng)絡(luò)平臺的研究,本文實現(xiàn)了“數(shù)據(jù)挖掘”這一領(lǐng)域的專家用戶識別。
【學(xué)位單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：G206
【部分圖文】：

分析就是基于這種研究假設(shè)發(fā)現(xiàn)緊密關(guān)系來分析其背后潛在的文本意義及人??關(guān)系的方法。在本研究中，通過分析任意兩個詞在文本中的共現(xiàn)關(guān)系。之后再??過模塊化的聚類算法將詞分為不同的類（即不同的話題），對不同類的內(nèi)容進??解讀。這樣利用共現(xiàn)關(guān)系和聚類算法可以發(fā)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)中關(guān)于“護發(fā)”領(lǐng)域的??論話題和關(guān)鍵內(nèi)容。??中文文本分析的第一步就是分詞，本文選取了盤古分詞器，設(shè)定停用詞詞典??，對６５１４９條微博文本進行分詞，共計產(chǎn)生了約１３０１１個詞匯。?ｆ??將１３０１１個詞匯兩兩組合生成共詞矩陣的形式，并根據(jù)任意兩個詞同時在微??中出現(xiàn)的次數(shù)，記錄共現(xiàn)次數(shù)，共生成有效記錄２５３４１２條。??利用社會化網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ｇｅｐｈｉ，對上述１３０１１個關(guān)鍵詞形成的共現(xiàn)矩陣進??可視化，得出共現(xiàn)關(guān)系圖（見圖５），節(jié)點代表關(guān)鍵詞，節(jié)點之間的邊表示詞??詞之間的關(guān)系。另將出度入度映射為點的大小，點越大表示出度入度越多。將??現(xiàn)頻次映射為邊的粗細，頻次越高邊越粗。??��？??
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本文編號：2892218