本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)可視化研究

  更多相關(guān)文章： 社交網(wǎng)絡(luò) 用戶分類 譜聚類 因子分析

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)的誕生和發(fā)展帶動(dòng)了多種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用,以社交網(wǎng)絡(luò)為代表的網(wǎng)站應(yīng)用正將我們帶入更加深入的web2.0時(shí)代。社交網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)用戶都相當(dāng)于一個(gè)數(shù)據(jù)源,其數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出指數(shù)級(jí)的增長模式。這些數(shù)據(jù)的背后往往蘊(yùn)藏的是有價(jià)值的信息;因此本文將對(duì)其進(jìn)行可視化進(jìn)而發(fā)現(xiàn)價(jià)值信息�？梢暬巧缃痪W(wǎng)絡(luò)分析的主要方法,它是先將關(guān)系網(wǎng)絡(luò)描繪成點(diǎn)線圖,然后再對(duì)圖中節(jié)點(diǎn)的位置、中心度、密度等相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行分析。目前,Gephi在觀測(cè)、分析大數(shù)據(jù),可視化方面較其他相關(guān)軟件更為優(yōu)秀。因此,這里將采用Gephi進(jìn)行可視化布局。本文的主要工作如下:由于原始的對(duì)網(wǎng)頁爬取數(shù)據(jù)的方式效率低下,本文將利用第三方開放平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集。同時(shí)采用對(duì)采集過程進(jìn)行程序上的優(yōu)化以進(jìn)一步提高采集效率。其次,考慮到目前的網(wǎng)絡(luò)布局算法在對(duì)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行布局的時(shí)候不能夠很好的保持網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),文中基于分類思想對(duì)用戶進(jìn)行分類后再利用譜聚類進(jìn)行布局。該方法有助于對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行宏觀上的把握。最后,本文提出一整套評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并利用采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)其進(jìn)行因子分析、建立影響力評(píng)價(jià)模型。在其后的可視化過程中,本文再一次用散點(diǎn)圖矩陣對(duì)采用因子分析法分析影響力評(píng)價(jià)指標(biāo)的可行性進(jìn)行驗(yàn)證。
【關(guān)鍵詞】：社交網(wǎng)絡(luò) 用戶分類 譜聚類 因子分析
【學(xué)位授予單位】：江西農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.092;TP391.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 1 緒論7-16
• 1.1 研究背景和意義7-8
• 1.1.1 社交網(wǎng)絡(luò)的重要地位7
• 1.1.2 微博深刻影響人們的生活7
• 1.1.3 開放平臺(tái)促進(jìn)社交網(wǎng)絡(luò)的革新7-8
• 1.1.4 社交網(wǎng)絡(luò)成為輿論監(jiān)督新平臺(tái)8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-15
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀8-12
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 論文主要工作15
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 2 社交網(wǎng)絡(luò)及其分析方法綜述16-30
• 2.1 社交網(wǎng)絡(luò)介紹16-18
• 2.1.1 社交網(wǎng)絡(luò)概念16
• 2.1.2 社交網(wǎng)絡(luò)功能16-18
• 2.2 社交網(wǎng)絡(luò)開放平臺(tái)18-24
• 2.2.1 開放平臺(tái)概念18
• 2.2.2 新浪微博開放平臺(tái)18-20
• 2.2.3 開放平臺(tái)的數(shù)據(jù)獲取20-24
• 2.3 社交網(wǎng)絡(luò)可視化方向綜述24-30
• 2.3.1 社交網(wǎng)絡(luò)可視化布局算法24-28
• 2.3.2 用戶影響力及意見領(lǐng)袖28-30
• 3 用戶分類譜聚類算法30-34
• 3.1 譜聚類算法30
• 3.2 用戶分類譜聚類算法30-34
• 3.2.1 核心用戶可視化31-32
• 3.2.2 普通用戶可視化32-34
• 4 基于因子分析的影響力研究34-41
• 4.1 基于因子分析的影響力評(píng)價(jià)模型34-35
• 4.1.1 因子分析的數(shù)學(xué)模型34-35
• 4.1.2 因子模型相關(guān)概念35
• 4.2 影響力評(píng)價(jià)模型35-36
• 4.3 注意事項(xiàng)36
• 4.4 影響力模型的構(gòu)建36-41
• 4.4.1 相關(guān)性判斷36-37
• 4.4.2 累計(jì)方差貢獻(xiàn)率37-38
• 4.4.3 主成分得分系數(shù)矩陣38-39
• 4.4.4 影響力評(píng)價(jià)模型39-41
• 5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析41-50
• 5.1 社交網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可視化41-42
• 5.2 中心性可視化42-45
• 5.3 基于用戶分類譜聚類布局可視化45-47
• 5.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)性可視化47-48
• 5.5 意見領(lǐng)袖可視化48-50
• 6 總結(jié)與展望50-51
• 參考文獻(xiàn)51-53
• 致謝53

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5 杜p，

本文編號(hào)：902373