本文關鍵詞：基于社交網(wǎng)絡信任路徑查找設計與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：SNS簡稱社交網(wǎng)絡,興起于美國,引入國內(nèi)后迅速發(fā)展,社交網(wǎng)絡是一個網(wǎng)絡平臺,建立人與人之間的社會關系,個體之間相互互動,形成人脈網(wǎng)絡。個體之間的關系是多樣的,可以是親友、同學、同事,亦或者陌生人,個體之間通過興趣愛好、信息轉(zhuǎn)發(fā)、信息評論等多種方式建立聯(lián)系,自動的形成無意識的“朋友圈”,并隨時間進行動態(tài)更新。移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,更促進了SNS網(wǎng)絡的壯大,用戶通過手機可以隨時隨地分享自己關注的信息與圈內(nèi)朋友進行互動,別的用戶可以通過關注、評論與轉(zhuǎn)發(fā)分享給更多的人,形成更大的朋友圈。目前國內(nèi)新浪、騰訊、校內(nèi)網(wǎng)等擁有大量的用戶群,朋友圈、興趣組也異常龐大,每天產(chǎn)生大量的信息數(shù)據(jù),雖然很多情況下用戶的行為都是隨機的,但經(jīng)過數(shù)據(jù)分析與挖掘用戶行為,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的人脈網(wǎng)絡,產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟效益。很多公司已注意到用戶背后的價值,已開始對用戶行為進行分析,用于商業(yè)應用,如淘寶、京東等網(wǎng)站,通過相似用戶特征庫的分析,及用戶交易信息,可以為相同興趣的用戶推薦優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品,大大節(jié)省用戶挑選產(chǎn)品的時間�？梢�,信息網(wǎng)絡正從用戶被動獲取信息的模式向系統(tǒng)推薦給用戶優(yōu)質(zhì)的信息模式轉(zhuǎn)變。微軟也通過人際關系的分析,開發(fā)出“人立方”系統(tǒng),可以讓用戶迅速發(fā)掘自己的人脈關系。本課題以社會網(wǎng)絡為基礎,通過采集第三方SNS用戶特征數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù),對用戶信息進行提取、分析、清洗、歸類,形成用戶特征庫,建立信任模型,并根據(jù)信任算法推算相互之間信任度,挖掘整個SNS網(wǎng)絡的人物關系架構。目前國內(nèi)采用方法眾多,有通過協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾等方式進行分析,各有利弊,本課題以信任模型為基礎,展現(xiàn)用戶人脈網(wǎng)絡圖。
【關鍵詞】：社交網(wǎng)絡 信任模型 數(shù)據(jù)挖掘
【學位授予單位】：蘇州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 緒論7-11
• 1.1 課題背景7-8
• 1.2 課題研究國內(nèi)外研究及應用8-9
• 1.3. 研究內(nèi)容9-10
• 1.4. 論文結(jié)構10-11
• 第二章 相關理論基礎11-13
• 2.1 六度分割理論11
• 2.2 150定律11-12
• 2.3 弱連接關系12
• 2.4 總結(jié)12-13
• 第三章 信任模型13-16
• 3.1 信任的定義13
• 3.2 信任的特性13-14
• 3.2.1 信任的傳遞性13
• 3.2.2 信任的疊加性13-14
• 3.2.3 信任的不對稱性14
• 3.2.4 信任的動態(tài)性14
• 3.2.5 信任的可度量性14
• 3.3 信任的度量14-16
• 3.3.1 全局信任度15
• 3.3.2 局部信任度15
• 3.3.3 信任度量算法15-16
• 第四章 系統(tǒng)框架設計16-28
• 4.1 整體設計16-25
• 4.1.1 獲取數(shù)據(jù)16-19
• 4.1.2 建立信任模型19
• 4.1.3 展現(xiàn)19-24
• 4.1.4 后臺配置頁面24-25
• 4.2 系統(tǒng)架構25-26
• 4.3 運行環(huán)境26-27
• 4.4 第三方組件27-28
• 第五章 模塊設計與實現(xiàn)28-47
• 5.1 數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)28-31
• 5.2 主要模塊實現(xiàn)31-47
• 第六章 總結(jié)與展望47-48
• 參考文獻48-50
• 致謝50-51

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 徐紅;彭黎;郭艾寅;徐云劍;;基于用戶多興趣的協(xié)同過濾策略改進研究[J];計算機技術與發(fā)展;2011年04期

  本文關鍵詞：基于社交網(wǎng)絡信任路徑查找設計與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：283097