發(fā)布時間：2025-01-14 01:58

　　在社交網(wǎng)絡(luò)中,對用戶群體行為、信息傳播機制進行研究已經(jīng)成為當前研究的熱點。隨著社會的不斷進步以及互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,在線社交網(wǎng)絡(luò)成為信息共享與快速傳播的重要途徑。社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的在線行為以及信息傳播規(guī)律的研究對于輿情管控、網(wǎng)絡(luò)營銷、發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵用戶等方面具有重要意義。本文從顯式鏈接和隱式鏈接兩個層面分析用戶行為規(guī)律,感知信息傳播趨勢。在顯式鏈接層面,本文通過社交網(wǎng)絡(luò)中的好友關(guān)系構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu),基于改進布谷鳥搜索算法優(yōu)化支持向量機(Improved Cuckoo Search Algorithm Optimization Support Vector Machine,ICS-SVM)方法預(yù)測用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為;在隱式鏈接層面,本文發(fā)現(xiàn)影響用戶參與話題討論的因素,不僅與用戶周圍的好友有關(guān),即顯鏈接,也和用戶關(guān)系密切或愛好相同的非好友有關(guān),即隱鏈接。所以本文利用機器學習的方法構(gòu)建隱鏈接,完善網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu),結(jié)合傳染病模型,感知信息傳播態(tài)勢。主要研究工作如下:1.在顯式鏈接層面,本文針對目前用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為預(yù)測的研究主要集中在社交網(wǎng)絡(luò)的屬性及網(wǎng)絡(luò)特征方面,沒有充分考慮用戶好友之間的影響以及用戶歷史行為規(guī)律性影響...

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1論文組織結(jié)構(gòu)及內(nèi)容關(guān)系

社團發(fā)現(xiàn)任務(wù)分離，導致算法準確性不足。為了克服以上兩個問題，課題的研究內(nèi)容主要在于學習有效的拓撲特征和節(jié)點屬性特征，并使得嵌入到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中的信息適用于后續(xù)的社團發(fā)現(xiàn)任務(wù)。1.3本文研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)本文針對基于事件主題的推手用戶群體挖掘的研究背景及意義，分析國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，主要研....

圖1.2本文的總體研究思路

本論文以實驗室科研項目為背景,主要針對社交網(wǎng)絡(luò)中用戶群體行為和熱點話題的傳播趨勢進行了深入的分析與研究,主要包括兩個方面的內(nèi)容:網(wǎng)絡(luò)用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為預(yù)測模型的研究和面向社交網(wǎng)絡(luò)的隱鏈接和社交影響力的信息傳播動力學研究。本論文的總體研究思路如圖1.2所示。具體如下:1.數(shù)據(jù)提取。本論文....

圖3.1用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為示意圖

為了形式化地描述本文研究的問題,首先根據(jù)互動用戶在社交平臺中的所有數(shù)據(jù)Avi={(a,vi,originali)},提取三個屬性:用戶興趣標簽IT(vi)、用戶歷史轉(zhuǎn)發(fā)率FR(vi)、外界影響EF(vi)這三個屬性作為輸入,基于ICS-SVM預(yù)測用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為圖如3.1所示。....

圖3.2 ICS-SVM預(yù)測方法整體框圖

為了解決上述問題,構(gòu)建模型系統(tǒng)框架如圖3.2所示。首先,提取用戶興趣標簽、用戶歷史轉(zhuǎn)發(fā)率、外界影響三個屬性。其次,將布谷鳥算法與SVM進行結(jié)合,提出ICS-SVM用戶行為預(yù)測方法,預(yù)測用戶是否會參與該話題,并且能夠感知話題的變化趨勢。3.3.2改進布谷鳥算法

本文編號：4026235