本文選題：社交網(wǎng)絡(luò) + 貝葉斯網(wǎng)��； 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索》2017年07期

【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶相似性發(fā)現(xiàn)作為社交媒體數(shù)據(jù)分析中的基礎(chǔ)研究,可以應(yīng)用于基于用戶的商品推薦以及社交網(wǎng)絡(luò)中推導(dǎo)用戶關(guān)系演化過(guò)程等。為了有效地描述社交網(wǎng)絡(luò)用戶間復(fù)雜的相關(guān)性及不確定性,并從理論上提高海量社交網(wǎng)絡(luò)用戶相似性發(fā)現(xiàn)的準(zhǔn)確度,研究了基于貝葉斯網(wǎng)這一重要的概率圖模型,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和用戶之間的依賴程度,發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)用戶相似性的方法。為了提高算法的可擴(kuò)展性,解決海量數(shù)據(jù)帶來(lái)的存儲(chǔ)和計(jì)算問(wèn)題,提出了基于Hadoop平臺(tái)的貝葉斯網(wǎng)分布式存儲(chǔ)以及并行推理方法。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的高效性和正確性。
[Abstract]:The discovery of user similarity in social networks is the basic research in social media data analysis, which can be applied to user based commodity recommendation and the evolution of user relationships in social networks. In order to effectively describe the complex correlation and uncertainty among social network users, and to improve the mass social network in theory. In order to improve the scalability of the algorithm and solve the problem of storage and computation caused by massive data, a Hadoop based Hadoop based on the Bayesian network, an important probability map model based on Bayesian network, is studied. The Bayesian network distributed storage and parallel inference method are used in the platform. Finally, the efficiency and correctness of the algorithm are verified by experimental results.
【作者單位】： 云南大學(xué)檔案館·黨史校史研究室;云南財(cái)經(jīng)大學(xué)人事處;云南大學(xué)信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金Nos.61462093,61662087 云南省應(yīng)用基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目No.2014FB113 云南省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目No.2012Z012~~
【分類號(hào)】：TP393.09

【相似文獻(xiàn)】

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5 杜p，

本文編號(hào)：1920300