知乎是當(dāng)前國內(nèi)應(yīng)用最廣泛的社會化問答網(wǎng)絡(luò)之一,其豐富的數(shù)據(jù)資源為科學(xué)研究提供了巨大的機(jī)遇。當(dāng)前“知識電商”和“知識付費(fèi)”的發(fā)展成為趨勢,知識作為一種虛擬商品可以像實(shí)物一樣被用戶獲取,網(wǎng)絡(luò)平臺也可以根據(jù)用戶需求向其推薦感興趣的問題和答案。同時,知乎網(wǎng)絡(luò)又是一種社交網(wǎng)絡(luò),其問答模式本身體現(xiàn)了一種社交特性,用戶之間基于共同問題的互動體現(xiàn)著用戶的興趣特點(diǎn)。本文在充分研究知乎網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,以知乎網(wǎng)絡(luò)自有的話題標(biāo)簽為基礎(chǔ),綜合研究知乎能夠表征用戶興趣的數(shù)據(jù),提出了融合問題話題和用戶話題的用戶興趣模型建立方法,并以實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,通過計(jì)算用戶基于問題的話題集合與用戶基于關(guān)注話題集合的重復(fù)率,客觀地證明了該模型的有效性。與一般社交網(wǎng)絡(luò)不同,知乎網(wǎng)絡(luò)用戶的社交性是基于問題的交互,用戶以問題為紐帶相互聯(lián)系,通過實(shí)驗(yàn)分析基于問題的用戶網(wǎng)絡(luò)與基于關(guān)注和被關(guān)注關(guān)系的用戶網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)特征,驗(yàn)證了基于問題的用戶網(wǎng)絡(luò)的“小世界”特征和聚類特征,并論述了基于問題的用戶網(wǎng)絡(luò)體現(xiàn)用戶興趣的優(yōu)勢,最后提出了基于問題的用戶興趣網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)理論研究的是網(wǎng)絡(luò)中的強(qiáng)弱關(guān)系,在社會網(wǎng)絡(luò)中體現(xiàn)... 

【文章來源】：蘭州大學(xué)甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容及方法
    1.4 文章結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第二章 相關(guān)理論基礎(chǔ)和技術(shù)
    2.1 社團(tuán)發(fā)現(xiàn)
        2.1.1 社團(tuán)結(jié)構(gòu)
        2.1.2 社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法
    2.2 推薦算法
        2.2.1 基于內(nèi)容的推薦技術(shù)
        2.2.2 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦技術(shù)
        2.2.3 協(xié)同過濾推薦
    2.3 基于社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的推薦技術(shù)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 用戶興趣模型和興趣網(wǎng)絡(luò)
    3.1 知乎網(wǎng)絡(luò)研究
        3.1.1 知乎網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展
        3.1.2 知乎層次結(jié)構(gòu)
    3.2 用戶興趣模型
        3.2.1 知乎用戶興趣表現(xiàn)形式
        3.2.2 用戶興趣模型構(gòu)建
        3.2.3 用戶興趣模型實(shí)驗(yàn)分析
        3.2.4 用戶興趣相似度計(jì)算
    3.3 用戶興趣網(wǎng)絡(luò)
        3.3.1 用戶興趣網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法
        3.3.2 用戶興趣網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
        3.3.3 用戶興趣網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)分析
    3.4 用戶興趣相似度的改進(jìn)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于GN算法興趣社團(tuán)挖掘
    4.1 加權(quán)GN算法
        4.1.1 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的邊介數(shù)計(jì)算
        4.1.2 模塊度函數(shù)
    4.2 邊介數(shù)計(jì)算的改進(jìn)
        4.2.1 GN算法改進(jìn)方法
        4.2.2 基于中心節(jié)點(diǎn)的邊介數(shù)計(jì)算方法
        4.2.3 改進(jìn)的GN算法描述
    4.3 實(shí)驗(yàn)分析
    4.4 興趣社團(tuán)挖掘及推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        4.4.1 興趣社團(tuán)挖掘
        4.4.2 用戶和問題推薦
        4.4.3 推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 數(shù)據(jù)獲取及實(shí)驗(yàn)分析
    5.1 數(shù)據(jù)獲取
        5.1.1 模擬登錄和訪問
        5.1.2 網(wǎng)頁解析和數(shù)據(jù)獲取
    5.2 數(shù)據(jù)處理
    5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 主要結(jié)論
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間的研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于社會網(wǎng)絡(luò)分析的網(wǎng)絡(luò)問答社區(qū)知識傳播研究[J]. 王忠義,張鶴銘,黃京,李春雅.  數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn). 2018(11)
[2]社會化問答平臺意見領(lǐng)袖的知識共享行為特征探析[J]. 施艷萍,袁曦臨,宋歌.  圖書情報(bào)知識. 2018(06)
[3]基于用戶興趣的協(xié)同服務(wù)推送方法在知乎中的應(yīng)用[J]. 顧沖,張駿.  現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè). 2018(17)
[4]知乎新標(biāo)簽:知識電商[J]. 羅東,小龐.  二十一世紀(jì)商業(yè)評論. 2017(05)
[5]有向在線社交網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析[J]. 朱永習(xí),嚴(yán)廣樂.  信息技術(shù). 2016(09)
[6]融合社區(qū)結(jié)構(gòu)和興趣聚類的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 郭弘毅,劉功申,蘇波,孟魁.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2016(08)
[7]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法的研究[J]. 張鑫,劉秉權(quán),王曉龍.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2015(24)
[8]基于社交關(guān)系的問答系統(tǒng)及最佳回答者推薦技術(shù)[J]. 杜卿,王齊軒,黃東平,蔡毅,覮王,濤閔,華清.  華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(01)
[9]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖中心節(jié)點(diǎn)分布的研究[J]. 陳瓊,方明,陳志云.  哈爾濱師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào). 2012(01)
[10]網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)中個性化問題推薦服務(wù)[J]. 林育曼,饒浩,黃德群.  情報(bào)雜志. 2011(07)

碩士論文
[1]基于用戶行為的社交網(wǎng)絡(luò)好友推薦算法研究[D]. 董崢.北方工業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于社交網(wǎng)絡(luò)的好友推薦方法研究[D]. 張紅玉.天津理工大學(xué) 2018
[3]基于用戶活躍度和影響力的社區(qū)推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 于笑明.天津理工大學(xué) 2018
[4]社交網(wǎng)絡(luò)虛擬用戶屬性推測關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 盧佳星.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[5]面向社交用戶的自適應(yīng)推薦系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[D]. 劉瀚松.重慶郵電大學(xué) 2017
[6]社會化問答平臺的用戶興趣識別研究[D]. 趙衛(wèi)平.華中師范大學(xué) 2017
[7]基于LDA模型與加權(quán)GN網(wǎng)絡(luò)的科研合作推薦方法[D]. 關(guān)盼盼.燕山大學(xué) 2017
[8]基于內(nèi)容的個性化推薦系統(tǒng)研究[D]. 單京晶.東北師范大學(xué) 2015
[9]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)探測[D]. 陳奔燕.湘潭大學(xué) 2015
[10]基于改進(jìn)GN算法的茶葉消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究[D]. 湯鵬.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 2014



本文編號：3050950