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基于雙連通性的在線社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵用戶發(fā)現(xiàn)

發(fā)布時間:2017-06-10 10:19

  本文關(guān)鍵詞:基于雙連通性的在線社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵用戶發(fā)現(xiàn),,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,大量的在線社會網(wǎng)絡(luò)涌現(xiàn),例如Faceboo、Twitter和Weibo。在線社會網(wǎng)絡(luò)是一種由個體和個體之間的聯(lián)系構(gòu)成的信息網(wǎng)絡(luò)。它們在信息傳播、商品促銷、推薦系統(tǒng)、政治、教育和文化等方面都發(fā)揮著重要作用。以Weibo為例,用戶可以分享信息、評價他人信息和轉(zhuǎn)發(fā)信息等。一般,知名人物、明星等用戶分享的信息能夠被其他用戶大量的評價和轉(zhuǎn)發(fā),從而具有一定的影響力。在社交網(wǎng)絡(luò)中,影響力大的用戶往往是關(guān)鍵用戶,找到這些關(guān)鍵用戶可以使正面的信息或產(chǎn)品的信息等得到很好的傳播,如何找到這些關(guān)鍵用戶是本文研究的目標?偟膩碚f,本文的主要工作如下:(1)建立表示用戶影響力的節(jié)點帶權(quán)無向圖模型本文通過用戶之間的“關(guān)注”和“評論”等行為建立有向的在線社交網(wǎng)絡(luò)。其中,邊的方向從關(guān)注者指向被關(guān)注者,有向邊上的權(quán)值通過用戶之間的關(guān)注數(shù)量和評論數(shù)量計算得到。但有向圖邊上的權(quán)值不能很好的體現(xiàn)個體的影響力,為此本文進一步采用PageRank算法把有向圖邊上的權(quán)值轉(zhuǎn)化為節(jié)點的權(quán)值,即節(jié)點的影響力,進而建立節(jié)點帶權(quán)無向圖模型,其中,節(jié)點的權(quán)值表示用戶的影響力。(2)提出基于雙連通性的在線社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵用戶發(fā)現(xiàn)方法在線社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵用戶不僅與用戶影響力的大小有關(guān),還與用戶在社交網(wǎng)絡(luò)中的位置有關(guān)。雙連通算法能夠基于圖的拓撲結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)圖的關(guān)節(jié)點,關(guān)節(jié)點能夠很好的反映節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)拓撲位置中的重要性。因此,本文采用雙連通算法和節(jié)點的影響力相結(jié)合的算法發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵用戶。(3)實驗結(jié)果本文用實驗的方法驗證了本文提出的方法的有效性和可行性。
【關(guān)鍵詞】:在線社交網(wǎng)絡(luò) Weibo 關(guān)鍵用戶 PageRank算法 雙連通算法
【學位授予單位】:云南大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TP393.09
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 第一章 引言8-14
  • 1.1 問題的提出8-9
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
  • 1.3 主要研究內(nèi)容10-12
  • 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)12-14
  • 第二章 背景知識14-20
  • 2.1 PageRank算法的思想14-15
  • 2.2 圖的雙連通性15-20
  • 2.2.1 關(guān)節(jié)點與連通度15-16
  • 2.2.2 選取關(guān)節(jié)點的方法16-20
  • 第三章 在線社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響力度量20-26
  • 3.1 用戶影響力20
  • 3.2 節(jié)點帶權(quán)圖模型20-26
  • 第四章 基于雙連通性的在線社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵用戶發(fā)現(xiàn)方法26-34
  • 4.1 關(guān)鍵用戶定義26-27
  • 4.2 關(guān)鍵用戶發(fā)現(xiàn)算法27-32
  • 4.3 算法時間復雜度分析32-34
  • 第五章 實驗結(jié)果34-40
  • 5.1 實驗設(shè)置34-35
  • 5.1.1 實驗?zāi)康?/span>34
  • 5.1.2 驗證算法效果的數(shù)據(jù)集34-35
  • 5.2 算法有效性35-38
  • 5.2.1 關(guān)鍵節(jié)點分布情況35-36
  • 5.2.2 算法的有效性36-38
  • 5.3 效率測試38-40
  • 第六章 總結(jié)與展望40-42
  • 6.1 總結(jié)40
  • 6.2 展望40-42
  • 參考文獻42-46
  • 附錄 部分主要核心代碼46-74
  • 構(gòu)建節(jié)點帶權(quán)圖模型46-63
  • 發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵節(jié)點63-74
  • 致謝74-75

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5 杜p

本文編號:438153


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