基于HMM的社交網絡連接關系研究
發(fā)布時間:2017-11-24 15:27
本文關鍵詞:基于HMM的社交網絡連接關系研究
更多相關文章: 在線社交網絡 用戶互動 隱馬爾科夫模型 D-S證據(jù)理論
【摘要】:在線社交網絡是以計算機為媒介相互作用而增長起來的關系網。對社交網絡中的人際關系的研究與分析近年來成為熱點。由于在線社交網絡中用戶的關系不是可見的,而是通過大量的交互活動來體現(xiàn)的,需要通過觀察用戶之間的互動來推測或者估計其關系。本文采用基于HMM的方法通過隱狀態(tài)估計來分析連接關系,即以觀察到的互動事件為觀察狀態(tài)來估計其內在的關系狀態(tài)。 本文首先分析了社交網絡模型,社交網絡主要是由節(jié)點和連接組成,而連接關系正是社交網絡中用戶互動所產生的結果。本文詳細闡述了社交網絡中的關系,并將社交關系細化為連接強度、連接深度和連接邏輯等。 在此基礎上用HMM對用戶互動事件進行建模,這里把用戶之間的階段性的互動變化看作馬爾可夫鏈,用戶之間的關系狀態(tài)作為馬爾可夫隱狀態(tài),二者構成了隱馬爾可夫模型。然后對學習后的HMM模型進行隱狀態(tài)估計。在對HMM隱狀態(tài)估計的時候,基于多個互動事件之間會產生沖突的問題,提出了用D-S代替了Viterbi算法,并對二者做了分析比較,詳細分析了二者的優(yōu)缺點,以及各自的優(yōu)勢。實驗表明,在數(shù)據(jù)集較小的時候用D-S證據(jù)理論效果更明顯,在數(shù)據(jù)集較大的時候用Viterbi算法更好些。
【學位授予單位】:華東理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2012
【分類號】:TP393.092;F49
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,本文編號:1222732
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