【摘要】：現(xiàn)實世界中,許多的社會、生物和信息系統(tǒng)都可以用網(wǎng)絡(luò)很好的抽象描述。通過網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)點來表示個體,用邊來表示結(jié)點之間的關(guān)系或者交互。近年來,隨著信息技術(shù)的發(fā)展,在線社交網(wǎng)絡(luò)越來越流行。社交網(wǎng)絡(luò)作為Web2.0的一種典型應(yīng)用,利用互聯(lián)網(wǎng)平臺,提供了人與人之間交互的新方式,并通過用戶之間的鏈接,為信息的分享與交流提供了新的途徑。 社交網(wǎng)絡(luò)隨著時間會不斷發(fā)生變化,如何利用現(xiàn)有的信息有效預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中新鏈路的產(chǎn)生,不僅是網(wǎng)絡(luò)分析中的一個基礎(chǔ)問題,也是如今流行的商業(yè)社交網(wǎng)站的重要應(yīng)用。在社交網(wǎng)絡(luò)中,通過有效的鏈路預(yù)測算法,可以更好的理解社交網(wǎng)絡(luò)中用戶之間產(chǎn)生關(guān)系的原因,并用預(yù)測結(jié)果對整個網(wǎng)絡(luò)中的用戶結(jié)點篩選,從而給用戶推薦感興趣的信息�，F(xiàn)有的鏈路預(yù)測算法,主要關(guān)注網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征,不能很好的描述用戶本身的興趣和特征。本文對社交網(wǎng)絡(luò)中鏈路預(yù)測問題進行了研究,主要工作和貢獻如下： 1)利用有監(jiān)督的隨機游走算法計算網(wǎng)絡(luò)中結(jié)點間產(chǎn)生鏈接的概率,從而進行top-K推薦。在該算法中,把結(jié)點和邊的屬性等特征以加權(quán)的方式作為網(wǎng)絡(luò)中邊的強度,在該轉(zhuǎn)移概率的指導(dǎo)下在社交網(wǎng)絡(luò)中進行隨機游走得到用戶間產(chǎn)生新鏈接的概率。論文選取了用戶結(jié)點屬性,以及用戶之間交互等的數(shù)據(jù)作為特征,并對相關(guān)特征進行了分析。 2)在社交媒體內(nèi)容主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)中,用戶的興趣會在很大程度上影響用戶之間鏈接的產(chǎn)生。通過分析用戶的行為數(shù)據(jù),對用戶興趣建模,找到在網(wǎng)絡(luò)中與用戶興趣相似的候選用戶集合。這樣,通過對所有結(jié)點進行預(yù)過濾,不僅能夠找到用戶興趣相投的用戶集合,還能減少候選集合數(shù)目,提高算法的運行效率。 3)在實際社交媒體網(wǎng)站上的數(shù)據(jù)進行了實驗驗證與分析,實驗結(jié)果表明本文提出的算法是有效的。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.09

【共引文獻】

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本文編號：2527563