本文選題：社交網(wǎng)絡(luò) + 用戶關(guān)系��； 參考：《電子與信息學(xué)報(bào)》2017年04期

【摘要】：在社交網(wǎng)絡(luò)的演化和發(fā)展過程中,用戶之間關(guān)系的建立受到多種因素的共同作用。該文通過對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶屬性以及用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,旨在發(fā)現(xiàn)影響用戶關(guān)系建立的關(guān)鍵因素。首先,針對(duì)用戶關(guān)系建立的復(fù)雜驅(qū)動(dòng)因素,分別從個(gè)人興趣、好友關(guān)系、社團(tuán)驅(qū)動(dòng)3個(gè)方面提取影響用戶關(guān)系建立的因素并定義相應(yīng)的影響因子函數(shù)。其次,針對(duì)多種影響因素難以量化以及權(quán)值分配不確定等問題,以最大熵原理為基礎(chǔ)構(gòu)建用戶關(guān)系分析模型,該模型在選擇特征時(shí)具有不需要依賴于特征之間的關(guān)聯(lián)性等特點(diǎn),并能夠量化各個(gè)因素對(duì)用戶關(guān)系建立的驅(qū)動(dòng)強(qiáng)度。從而挖掘影響鏈接建立的關(guān)鍵因素,分析用戶關(guān)系發(fā)展態(tài)勢(shì)。實(shí)驗(yàn)表明,該模型不僅能夠量化各因素對(duì)鏈接建立的驅(qū)動(dòng)強(qiáng)度,發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵影響因素,而且可以對(duì)用戶關(guān)系進(jìn)行有效預(yù)測(cè)。
[Abstract]:During the evolution and development of social networks, the establishment of user relationships is influenced by many factors. Based on the analysis of user attributes and user relationship data in social networks, this paper aims to find out the key factors that affect the establishment of user relationships. Firstly, in view of the complex driving factors of user relationship establishment, the factors that affect the establishment of user relationship are extracted from three aspects of personal interest, friend relationship and community driving, respectively, and the corresponding factor functions are defined. Secondly, aiming at the difficulty of quantifying many factors and the uncertain distribution of weights, a user relationship analysis model is constructed based on the maximum entropy principle. The model has the characteristics of not dependent on the correlation between the features when selecting features. And can quantify each factor to establish the driving strength of the user relationship. The key factors that affect the link establishment are excavated, and the development trend of user relationship is analyzed. The experimental results show that the model can not only quantify the driving strength of each factor to link establishment and find the key factors, but also predict the user relationship effectively.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與信息安全技術(shù)重慶市工程實(shí)驗(yàn)室;北京郵電大學(xué)北京市智能通信軟件與多媒體重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家973計(jì)劃項(xiàng)目(2013CB329606) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61272400) 重慶市青年人才項(xiàng)目(cstc2013kjrc-qnrc 40004) 教育部-中國(guó)移動(dòng)研究基金(MCM20130351) 重慶市研究生研究與創(chuàng)新項(xiàng)目(CYS14146) 重慶市教委科學(xué)計(jì)劃項(xiàng)目(KJ1500425) 重慶郵電大學(xué)文峰基金(WF201403)~~
【分類號(hào)】：TP393.09

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本文編號(hào)：1944983