本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模微博數(shù)據(jù)的品牌檢索與可視化　出處：《大連理工大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關(guān)文章： 社交網(wǎng)絡(luò) 品牌 微博 重排序 數(shù)據(jù)可視化

【摘要】：隨著Web 2.0技術(shù)的發(fā)展和社交網(wǎng)絡(luò)的流行,互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)與過去相比呈現(xiàn)出一些新的特點。首先信息類型更加豐富,傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以文本類型為主,而如今圖片、音頻和視頻等多媒體類型的數(shù)據(jù)在逐漸增多；其次由于網(wǎng)絡(luò)的去中心化和社交網(wǎng)絡(luò)中用戶數(shù)量的增加,互聯(lián)網(wǎng)信息量急速增加,大數(shù)據(jù)的時代已經(jīng)來臨。這些新的數(shù)據(jù)特點為研究人員帶來了新的挑戰(zhàn)。社交平臺具有很強的實時性和真實性,用戶可以通過關(guān)鍵字對品牌相關(guān)的微博進行檢索以了解某個品牌。因此微博品牌檢索具有一定應(yīng)用意義。微博中圖像數(shù)據(jù)很多,如何利用圖像信息輔助傳統(tǒng)的文本檢索、如何提高檢索結(jié)果中圖像信息所占據(jù)的比例都是亟待解決的問題。本文針對上述問題提出了一種結(jié)合文本和圖像信息的多模態(tài)的微博重排序方法。該方法利用半監(jiān)督學習的概率圖模型將不同類型數(shù)據(jù)以單圖的形式建模,并將多個單圖連接形成多圖模型。多圖模型使得不同類型的特征可以同時參與計算,并且自適應(yīng)的調(diào)整不同數(shù)據(jù)類型之間的權(quán)重。本文還通過實驗對所提出的算法進行了詳細的分析,實驗結(jié)果也證明了該算法的有效性。本文還提出了一種基于圖的對大規(guī)模微博數(shù)據(jù)的可視化方法。其不通過社交信息建立微博數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,而用微博內(nèi)容的相關(guān)性建立這種聯(lián)系。這樣可防止數(shù)據(jù)采樣時好友或轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系鏈斷裂而導致的問題。本文提出的方法利用基于力導向的圖排布算法將相似的微博相互聚集,從而得到一個二維的點云圖。算法的流程如下：首先對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理、去重和采樣等步驟；然后通過采樣的數(shù)據(jù)建立圖模型,并將圖排布到二維平面中；最后本文展示一個可視化軟件,其將點云圖以可交互的熱度圖的方式展現(xiàn)出來,并提供了相似微博檢索的功能使得用戶可以對數(shù)據(jù)進行更加仔細的觀察。本文用一個包含300萬條數(shù)據(jù)的Brand-Social-Net微博數(shù)據(jù)庫中進行實驗,實驗結(jié)果顯示本文提出的可視化方法可以幫助用戶對一個數(shù)據(jù)有更加深刻的認識。
[Abstract]:With the development of Web 2.0 technology and the popularity of social networks , the data in the Internet presents some new features than in the past . First , the information type is richer , the traditional Internet data is based on the text type , and the information of images , audio , video and other multimedia types is gradually increased .

【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41;TP393.092

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