本文關鍵詞：基于異構社會網(wǎng)絡的個體行為建模研究與應用

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【摘要】：對社會網(wǎng)絡研究在上個世紀就已經(jīng)如火如荼,有各個領域的領軍人物分別用數(shù)學(圖理論等),物理學(人類動力學等),生物學(傳染病學等)等等知識來探索社會網(wǎng)絡的結構特性,并且取得一定成就。對社交網(wǎng)絡這種特殊的、數(shù)據(jù)完整易得的社會網(wǎng)絡,研究者們已經(jīng)從21世紀初開始對單一網(wǎng)絡基本的數(shù)據(jù)統(tǒng)計拓撲、結構建模等先行探索,積累了成熟豐富的研究成果。在最近幾年中,研究者們在研究深度上,從基本統(tǒng)計方法投向網(wǎng)絡建模的細化、專一化(個體特征,三元特征,結構洞,社團,話題等),建模方法的多樣化(機器學習,優(yōu)化問題,博弈論等);從研究廣度上,從單一網(wǎng)絡邁向異構網(wǎng)絡,異質(zhì)網(wǎng)絡等復合型網(wǎng)絡。本文立足于當前研究的成果,有如下創(chuàng)新:首先,本文研究點是社交網(wǎng)絡中的個體層面的行為建模問題,研究基礎為學術前輩建立的基于復雜網(wǎng)絡、圖論、統(tǒng)計學的社交網(wǎng)絡結構。針對個體/群體的行為建模問題,本文提出一種基于機器學習方法的個體行為分析模型,其核心是對個體行為的特征度量和一種基于聚類的角色發(fā)現(xiàn)算法,并利用該模型對騰訊微博的用戶行為進行了分析,驗證了模型的有效性。其次,在研究單一社交網(wǎng)絡的個體行為后,論文嘗試將其推廣到異構網(wǎng)絡中。由于異構網(wǎng)絡中存在網(wǎng)絡結構不同、網(wǎng)絡不連通、基本屬性指標不同等特殊性,對單一網(wǎng)絡中的個體行為建模進行了拓展,提出了一種基于異構網(wǎng)絡的個體行為建模方法。最后,通過對以上課題的研究過程中,針對實驗數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長和對相關算法的不斷積累和改進帶來的巨大工程量問題,本文提出一種集成算法與數(shù)據(jù)的實驗平臺原型系統(tǒng)。該平臺對算法、數(shù)據(jù)采用標準化、模塊化、結構化的積累迭代方式,解決了不同數(shù)據(jù)與不同算法之間流程化處理時產(chǎn)生對接工作量大的問題,對不同模型運用于異構數(shù)據(jù)提供了平臺支持,目前原型系統(tǒng)已經(jīng)開發(fā)完成。
【學位授予單位】：重慶郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5

【參考文獻】

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本文編號：1264903