發(fā)布時(shí)間：2017-10-23 14:18

  本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)特征分析

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【摘要】：Web2.0時(shí)代的到來(lái)使得社交網(wǎng)絡(luò)日益普及,社交網(wǎng)絡(luò)中的海量數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏了無(wú)限寶藏等待挖掘。社交網(wǎng)絡(luò)形態(tài)多樣且技術(shù)日新月異,大數(shù)據(jù)趨勢(shì)成為必然,運(yùn)用先進(jìn)技術(shù)手段對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)是現(xiàn)實(shí)的要求。 由于社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展迅猛,傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)研究方法、成果等不再適用。在對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)進(jìn)行分析時(shí),大多數(shù)研究?jī)H集中于用戶(hù)某一方面的特征,如行為時(shí)間間隔特征等。鑒于此,本文著眼于個(gè)體用戶(hù)的屬性、信息、關(guān)系三方面特征對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶(hù)特征進(jìn)行了全面的分析。進(jìn)一步借助機(jī)器學(xué)習(xí)中較為先進(jìn)的譜聚類(lèi)算法對(duì)所采集的微博實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。 論文基于社交網(wǎng)絡(luò)研究多學(xué)科交叉結(jié)合的特點(diǎn),采用機(jī)器學(xué)習(xí)、文本處理等手段對(duì)以微博為代表的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)整體特性、用戶(hù)信息傳播特征、用戶(hù)行為特征、屬性特征、關(guān)系特征、文本特征進(jìn)行綜合研究。可視化分析是大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的必然要求,本文對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)特征分析時(shí)實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)特性的可視化。 論文完成的主要工作包括：在圖論、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究、經(jīng)典病毒傳播模型、人類(lèi)動(dòng)力學(xué)傳播模型等理論基礎(chǔ)上研究了社交網(wǎng)絡(luò)特性；利用Gephi實(shí)現(xiàn)了社交網(wǎng)絡(luò)特征可視化；建立了SEIR微博信息傳播模型；為微博用戶(hù)建立了興趣驅(qū)動(dòng)的用戶(hù)交互動(dòng)力學(xué)模型；同時(shí),論文采集了微博平臺(tái)中用戶(hù)的實(shí)際數(shù)據(jù),利用LDA主題向量模型對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理,再進(jìn)一步得到了用戶(hù)之間的相似矩陣,在此基礎(chǔ)上利用優(yōu)于K-means聚類(lèi)等傳統(tǒng)聚類(lèi)方法的譜聚類(lèi)算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了興趣社區(qū)挖掘。通過(guò)理論推導(dǎo)和實(shí)證分析,論文全面地分析了微博社交平臺(tái)中用戶(hù)信息、屬性、關(guān)系、行為特征,對(duì)采集到的樣本用戶(hù)進(jìn)行了基于興趣相似度的聚類(lèi),采用譜聚類(lèi)對(duì)用戶(hù)相似興趣進(jìn)行聚類(lèi)時(shí)取得了較好的聚類(lèi)效果。
【關(guān)鍵詞】：用戶(hù)特征分析 機(jī)器學(xué)習(xí) 譜聚類(lèi) 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 信息傳播
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09;TP181
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-15
• 1.1 研究背景11
• 1.2 選題意義11-12
• 1.3 本論文的主要工作12-13
• 1.4 本論文的組成結(jié)構(gòu)13-15
• 2 相關(guān)理論基礎(chǔ)及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-27
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)15-19
• 2.1.1 小世界特性15-18
• 2.1.2 無(wú)標(biāo)度特性18-19
• 2.2 社交網(wǎng)絡(luò)分析19-21
• 2.2.1 社交網(wǎng)絡(luò)19
• 2.2.2 社交網(wǎng)絡(luò)研究的主要領(lǐng)域19-21
• 2.3 社交網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀21-23
• 2.3.1 社交網(wǎng)絡(luò)信息研究現(xiàn)狀21-22
• 2.3.2 社交網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)研究現(xiàn)狀22-23
• 2.4 機(jī)器學(xué)習(xí)23-25
• 2.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)概念23-24
• 2.4.2 監(jiān)督學(xué)習(xí)24-25
• 2.4.3 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)25
• 2.5 聚類(lèi)及譜聚類(lèi)算法研究現(xiàn)狀25-26
• 2.6 本章小結(jié)26-27
• 3 社交網(wǎng)絡(luò)整體特征及信息傳播分析27-46
• 3.1 社交網(wǎng)絡(luò)整體特性及相關(guān)概念27-29
• 3.2 社交網(wǎng)絡(luò)信息及經(jīng)典信息傳播模型29-33
• 3.2.1 微博信息特性29-31
• 3.2.2 經(jīng)典信息傳播模型31-33
• 3.3 信息傳播動(dòng)力學(xué)模型改進(jìn)33-40
• 3.3.1 微博平臺(tái)簡(jiǎn)介34-35
• 3.3.2 單信息傳播模型改進(jìn)分析35-37
• 3.3.3 單信息傳播模型改進(jìn)37
• 3.3.4 改進(jìn)后的信息傳播動(dòng)力學(xué)SEIR模型37-39
• 3.3.5 改進(jìn)后SEIR模型參數(shù)計(jì)算39-40
• 3.4 社交網(wǎng)絡(luò)信息特性可視化分析40-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 4 微博平臺(tái)用戶(hù)特征分析46-57
• 4.1 微博用戶(hù)行為特征研究46-47
• 4.2 微博用戶(hù)行為動(dòng)力學(xué)模型47-53
• 4.2.1 任務(wù)隊(duì)列模型47-48
• 4.2.2 興趣驅(qū)動(dòng)模型48-49
• 4.2.3 基于社會(huì)交互的模型49-50
• 4.2.4 興趣驅(qū)動(dòng)的用戶(hù)交互模型50-53
• 4.3 用戶(hù)微博文本特征53-54
• 4.3.1 詞向量54
• 4.3.2 詞向量的訓(xùn)練54
• 4.4 微博用戶(hù)關(guān)系特征54-56
• 4.5 本章小結(jié)56-57
• 5. 基于相似性的用戶(hù)譜聚類(lèi)分析57-70
• 5.1 譜聚類(lèi)57-59
• 5.2 微博實(shí)證研究數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理59-60
• 5.3 用戶(hù)相似矩陣構(gòu)造60-63
• 5.3.1 微博用戶(hù)文本LDA主題生成60-62
• 5.3.2 相似性度量62-63
• 5.4 基于相似度矩陣的譜聚類(lèi)實(shí)現(xiàn)63-67
• 5.5 用戶(hù)譜聚類(lèi)效果分析67-68
• 5.6 譜聚類(lèi)意義探討68-69
• 5.7 本章小結(jié)69-70
• 6 總結(jié)與展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-75
• 索引75-77
• 作者簡(jiǎn)歷77-79
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集7

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5 杜p，

本文編號(hào)：1083810