摘要：近年來,隨著Web2.0技術的不斷發(fā)展,各大門戶網(wǎng)站紛紛推出了自己的微博站點,微博用戶數(shù)量劇增,用戶群龐大,信息數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)幾何形式增長。微博也因其短小精悍、易于傳播的特點逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)市場的新寵。同時,由于其固有的特征和傳播機制,使得在這類社交網(wǎng)絡環(huán)境中,用戶群體結構相對復雜,文本內(nèi)容巨大而瑣碎,難以轉換成可以使用的結構化格式。在這樣龐雜的網(wǎng)絡環(huán)境下,如何對網(wǎng)絡用戶的組群關系進行挖掘,以實現(xiàn)對其所呈現(xiàn)出的社群結構高效而準確的識別,便具有較大的理論及現(xiàn)實意義。 論文主要工作如下： 1、介紹了社會網(wǎng)絡和微博的概念以及特點,對復雜網(wǎng)絡的度量參數(shù)、結構特征和基本模型進行了分析,并根據(jù)對網(wǎng)絡群體結構的研究給出了傳統(tǒng)靜態(tài)社群以及動態(tài)社群的定義和數(shù)學模型。 2、通過對主流挖掘算法的比對分析,本文發(fā)現(xiàn)已有的一些經(jīng)典算法都是針對于普通社會網(wǎng)絡的,并未體現(xiàn)出微博環(huán)境下網(wǎng)絡結構的特點,因而在微博網(wǎng)絡中的運行時間和空間效率較低。因此,本文提出了基于微博用戶自定義興趣標簽的動態(tài)網(wǎng)絡模型。該模型以用戶自定義興趣標簽作為確定用戶組群關系的一個重要指標,將其和用戶固有關聯(lián)關系以矩陣的方式... 

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
中文摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 社會網(wǎng)絡的基本概念和發(fā)展歷程
        1.1.2 微博發(fā)展現(xiàn)狀及其特點
        1.1.3 網(wǎng)絡群體結構的相關研究
    1.2 研究方向和意義
    1.3 論文結構安排
2 復雜網(wǎng)絡社群發(fā)現(xiàn)算法分析
    2.1 復雜網(wǎng)絡分析概述
        2.1.1 復雜網(wǎng)絡度量方法及參數(shù)
        2.1.2 復雜網(wǎng)絡的結構特性
        2.1.3 復雜網(wǎng)絡的基本模型
    2.2 社群相關概念
    2.3 主流社群挖掘算法
        2.3.1 圖形分割算法
        2.3.2 分裂法
        2.3.3 凝聚法
        2.3.4 其他社群挖掘算法
    2.4 本章小結
3 基于微博用戶自定義興趣標簽的網(wǎng)絡建模
    3.1 問題的提出
        3.1.1 傳統(tǒng)靜態(tài)社群的數(shù)學模型
        3.1.2 動態(tài)社群的數(shù)學模型
        3.1.3 微博中社群的產(chǎn)生過程和結構特征
    3.2 基于微博用戶自定義興趣標簽的關系模型
        3.2.1 微博用戶興趣關系模型方案設計
        3.2.2 微博用戶的選取策略
        3.2.3 用戶興趣點的表征
        3.2.4 用戶關系矩陣的構建
    3.3 用戶興趣關系模型分析
        3.3.1 數(shù)據(jù)庫設計
        3.3.2 模型構建
        3.3.3 模型分析
    3.4 本章小結
4 基于用戶興趣標簽的動態(tài)社群差分算法
    4.1 算法原理介紹
        4.1.1 動態(tài)社群差分算法基本思想
        4.1.2 動態(tài)社群差分算法實現(xiàn)
        4.1.3 算法復雜度分析
    4.2 實驗方案及準備
        4.2.1 實驗總體設計
        4.2.2 數(shù)據(jù)庫設計
        4.2.3 數(shù)據(jù)的獲取及實驗環(huán)境配置
        4.2.4 相關參數(shù)指標的選擇
    4.3 實驗仿真結果分析
        4.3.1 社群興趣特性分析
        4.3.2 算法效率及準確度分析
    4.4 本章小結
5 總結與展望
    5.1 論文工作總結
    5.2 論文工作展望
參考文獻
作者簡歷
學位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻】：
期刊論文
[1]啟發(fā)式動態(tài)社區(qū)挖掘算法研究與實現(xiàn)[J]. 馬瑞新,鄧貴仕,王曉.  大連理工大學學報. 2012(02)
[2]基于微博的網(wǎng)絡社群研究[J]. 梅澤勇,高舒.  圖書館學研究. 2012(05)
[3]微博雖“微”足值道爾——微博特性之淺析[J]. 劉麗清.  東南傳播. 2009(11)
[4]大型在線社會網(wǎng)絡結構分析[J]. 胡海波,徐玲,王科,汪小帆.  上海交通大學學報. 2009(04)

博士論文
[1]復雜網(wǎng)絡中的社團檢測問題研究[D]. 楊樹忠.北京交通大學 2009

碩士論文
[1]微博網(wǎng)絡的社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究[D]. 曾王輝.云南大學 2012
[2]復雜網(wǎng)絡中的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究[D]. 商源純.北京交通大學 2011
[3]微博的傳播機制及影響力研究[D]. 左曉娜.陜西師范大學 2011
[4]基于距離相似度的復雜網(wǎng)絡社區(qū)挖掘方法[D]. 李兆南.吉林大學 2011
[5]粗糙集與蟻群算法在網(wǎng)絡社區(qū)結構發(fā)現(xiàn)中的應用研究[D]. 朱文強.蘇州大學 2011
[6]基于微博的網(wǎng)絡熱點發(fā)現(xiàn)模型及平臺研究[D]. 張靜.華中科技大學 2010
[7]新浪微博的發(fā)展研究[D]. 鄭雅真.北京交通大學 2010
[8]社會關系網(wǎng)絡社區(qū)結構識別[D]. 單波.哈爾濱工業(yè)大學 2009
[9]復雜網(wǎng)絡上的信息傳播[D]. 辛強偉.西安理工大學 2007



本文編號：3691760