本文選題：社交網(wǎng) + 行為關(guān)系��； 參考：《東北大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)以用戶為中心,由用戶來(lái)產(chǎn)生各種信息的應(yīng)用,而這些信息是觀察用戶間關(guān)系的基礎(chǔ),如何發(fā)現(xiàn)具有緊密關(guān)系的用戶并為其提供信息推薦服務(wù),進(jìn)而服務(wù)于社區(qū)發(fā)現(xiàn),是目前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界關(guān)于社交網(wǎng)用戶關(guān)系研究熱點(diǎn)問(wèn)題之一。Twitter作為典型社交網(wǎng)應(yīng)用之一,由于擁有眾多用戶并含有豐富Tweets內(nèi)容,因此能有效挖掘用戶關(guān)系,本文基于Twitter平臺(tái)從用戶行為角度對(duì)用戶關(guān)系問(wèn)題進(jìn)行了深入研究。首先,針對(duì)以往大部分研究?jī)H以社交網(wǎng)用戶間“關(guān)注”與“被關(guān)注”行為作為用戶關(guān)系研究焦點(diǎn)所導(dǎo)致不能確切反應(yīng)用戶間緊密關(guān)系的不足問(wèn)題。本文認(rèn)為可根據(jù)與用戶行為有關(guān)的兩個(gè)關(guān)鍵因素,即活動(dòng)和位置來(lái)分析用戶關(guān)系,并由此提出了一種用戶在相近地理位置進(jìn)行相似活動(dòng)的用戶關(guān)系,即用戶間行為關(guān)系(Behavior Relationship-BR),簡(jiǎn)稱BR關(guān)系,該關(guān)系包括與會(huì)、旅游、購(gòu)物等關(guān)系。進(jìn)一步,將BR關(guān)系劃分為用戶對(duì)行為關(guān)系(User Pair Behavior Relationship-UPBR)和用戶群行為關(guān)系(User Group Behavior Relationship-UGBR)。其次,由于Twitter平臺(tái)“@”關(guān)系體現(xiàn)了用戶關(guān)系的緊密程度,因而本文利用“@”關(guān)系提出了一種BR關(guān)系概率推演模型PIM (Probability Inference Model).該模型首先面向一對(duì)用戶,計(jì)算二者之間的行為活動(dòng)相似性概率及其位置相似度,從而以概率方法推演出他們是否具有UPBR關(guān)系;其次,通過(guò)基于BR矩陣的最大樹(shù)聚類技術(shù)(BR Matrix-based Maximal Tree Clustering-BRMC),來(lái)發(fā)現(xiàn)用戶群體間是否具有UGBR行為關(guān)系。最后,本文從真實(shí)數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)兩種數(shù)據(jù)集對(duì)BR關(guān)系推演的效果進(jìn)行了擴(kuò)展性實(shí)驗(yàn)。其中,真實(shí)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了PIM推斷用戶地理位置的誤差距離、準(zhǔn)確率以及@次數(shù)與誤差距離的關(guān)系,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明PIM在位置推斷具有比較高的準(zhǔn)確性。仿真數(shù)據(jù)則從兩方面進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),一是測(cè)試了不同活動(dòng)閾值下PIM在推演UPBR的準(zhǔn)確率(precision)、召回率(recall)以及F1-Measure;二是以NMI、F1-Measure為指標(biāo)檢驗(yàn)了BRMC的聚類精度,并從聚類敏感度角度測(cè)試了與BRMC相關(guān)參數(shù),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明BRMC在發(fā)現(xiàn)UGBR具有很好的效果。
[Abstract]:A social network is an application that is user-centric and produces all kinds of information that is the basis for observing the relationships between users, how to discover and recommend information to users who are closely connected. Serving for community discovery, it is one of the hot issues in academic and industrial research on social network user relationship. As one of the typical social network applications, Twitter has a large number of users and contains rich Tweets content. Therefore, the user relationship can be mined effectively. Based on the Twitter platform, the user relationship problem is studied in this paper from the user behavior point of view. First of all, because most of the previous studies only focus on "attention" and "attention" behavior among users of social networks, it can not exactly reflect the lack of close relationship between users. This paper considers that the user relationship can be analyzed according to two key factors related to user behavior, namely, activity and location, and a user relationship in which the user carries out similar activities in a similar geographical location is proposed. The behavior relationship between users is Behavior Relationship-BRN, or Br relationship, which includes participation, travel, shopping and so on. Furthermore, Br relationship is divided into user Pair Behavior relationship and user Group Behavior relationship. Secondly, because the "@" relation of Twitter platform reflects the degree of closeness of user relationship, this paper proposes a Br relational probability deduction model, PIM / probability Inference model, using "@" relation. Firstly, the model is aimed at a pair of users to calculate the similarity probability of behavior activity and the similarity of their position, and then deduces whether they have UPBR relationship by probability method. The maximum tree clustering technique based on Br matrix is used to find out whether there is a UGBR behavior relationship between user groups. At last, this paper makes an extensive experiment on the effect of Br relation deduction from real data and simulation data sets. Among them, real data verify the relationship between error distance, accuracy rate and @ number of users' geographic location inferred by PIM. The experimental results show that PIM has high accuracy in location inference. The simulation data are tested from two aspects, one is to test the accuracy of PIM in deducing UPBR under different activity thresholds, and the other is to test the clustering accuracy of BRMC using NMI-F1-Measure as the index. The parameters related to BRMC are tested from the cluster sensitivity angle. The experimental results show that BRMC has a good effect in finding UGBR.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP393.09

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本文編號(hào)：1854733