本文關(guān)鍵詞：個(gè)性化服務(wù)中用戶建模及社區(qū)劃分算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：個(gè)性化服務(wù)是用于解決當(dāng)前“數(shù)據(jù)爆炸”、“信息迷航”的有效方法。而用戶建模和社區(qū)劃分方法是個(gè)性化信息服務(wù)中的關(guān)鍵技術(shù),用戶模型和社區(qū)劃分方法直接關(guān)系到個(gè)性化服務(wù)質(zhì)量的好壞。因此本文以提高個(gè)性化服務(wù)質(zhì)量為著眼點(diǎn),利用同化效應(yīng)函數(shù)對(duì)用戶模型進(jìn)行了修正,提出了基于同化效應(yīng)的用戶模型修正算法,并在抽象距離和改進(jìn)模塊度的基礎(chǔ)上提出了一種針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)劃分算法。首先,提出了用戶建模中需要考慮同化效應(yīng)這一技術(shù)需求,在分析同化效應(yīng)的產(chǎn)生和影響因素的基礎(chǔ)上提出了同化效應(yīng)影響函數(shù)。通過分析社交網(wǎng)絡(luò)中的社會(huì)比較過程,提出了基于同化效應(yīng)的屬性演進(jìn)及預(yù)測(cè)算法。其次,本文通過分析社交網(wǎng)絡(luò)的特征,提出了針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分算法的測(cè)度和標(biāo)準(zhǔn):抽象距離和改進(jìn)的模塊度,并在k-means算法和凝聚算法的基礎(chǔ)上提出了一種社交網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分算法。最后,采用Matlab對(duì)提出的兩個(gè)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析,經(jīng)本文提出的算法修正后的用戶模型的準(zhǔn)確度達(dá)78%,本文提出的社區(qū)劃分算法性能通過NMI和模塊度兩種指標(biāo)進(jìn)行分析,兩種指標(biāo)均反映了本文提出社區(qū)劃分算法的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)表明,基于同化效應(yīng)的用戶模型修正方法能夠提高用戶模型的準(zhǔn)確度,本文提出的社區(qū)劃分算法能夠提高劃分后社區(qū)的NMI和模塊度值。
【關(guān)鍵詞】：社交網(wǎng)絡(luò) 用戶建模 同化效應(yīng) 社區(qū)劃分
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景與意義8-9
• 1.2 研究?jī)?nèi)容與目標(biāo)9-10
• 1.3 研究思路與方法10
• 1.4 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)與論文結(jié)構(gòu)10-13
• 第二章 文獻(xiàn)綜述13-32
• 2.1 引言13
• 2.2 用戶建模研究現(xiàn)狀13-16
• 2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與社交網(wǎng)絡(luò)16-25
• 2.4 典型社區(qū)劃分算法25-30
• 2.5 本章小結(jié)30-32
• 第三章 基于同化效應(yīng)的用戶模型修正算法32-41
• 3.1 引言32
• 3.2 社交網(wǎng)站用戶建模過程及需求分析32-33
• 3.3 同化效應(yīng)33-36
• 3.3.1 近鄰?fù)?yīng)34-35
• 3.3.2 整體同化效應(yīng)35-36
• 3.4 基于近鄰?fù)?yīng)的屬性演進(jìn)36-37
• 3.5 基于整體同化效應(yīng)的屬性預(yù)測(cè)37-39
• 3.6 本章小結(jié)39-41
• 第四章 基于抽象距離和改進(jìn)模塊度的社區(qū)劃分算法41-52
• 4.1 引言41
• 4.2 社交網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分場(chǎng)景及需求分析41-42
• 4.3 社區(qū)劃分算法的測(cè)度及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)42-46
• 4.3.1 Newman模塊度和相似度43-45
• 4.3.2 改進(jìn)模塊度和抽象距離45-46
• 4.4 SNCDAD社區(qū)劃分算法思想46-49
• 4.5 SNCDAD社區(qū)劃分算法流程49-51
• 4.6 本章小結(jié)51-52
• 第五章 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及分析52-62
• 5.1 引言52
• 5.2 基于同化效應(yīng)的用戶模型修正算法實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及分析52-55
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及基本參數(shù)設(shè)置52-54
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析54-55
• 5.3 SNCDAD社區(qū)劃分算法實(shí)驗(yàn)分析55-61
• 5.3.1 已知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集的社區(qū)劃分及結(jié)果分析56-59
• 5.3.2 未知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集的社區(qū)劃分及結(jié)果分析59-61
• 5.4 本章小結(jié)61-62
• 第六章 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 本文工作總結(jié)62
• 6.2 未來研究展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 附錄1 程序清單68-69
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文69-70
• 致謝70

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本文編號(hào)：327063