【摘要】：隨著Web2.0技術的不斷成熟和發(fā)展,社會化媒體已成為人們生活中重要的組成部分。社會化媒體是一種在線交互媒體,具有廣泛的用戶參與性。它允許用戶在線發(fā)布和傳播信息,相互溝通與協(xié)作,組成虛擬網絡社區(qū),博客、微博、百科、論壇、播客等都屬于社會化媒體。社會化媒體的關注對象是“用戶”,因此如何準確有效地分析網絡用戶特征成為學術研究和應用開發(fā)的熱點。在社交網絡中,對用戶做出正確的分析評價并采取相應措施,具有重大實踐價值,例如,尋找網民推崇的“輿論領袖”、監(jiān)測輿情變化、引導輿論走向；推斷用戶的性格和愛好、推廣產品、灌輸觀念等等。 本論文主要面向社會化媒體,從復雜網絡分析和數據挖掘的角度,對用戶特征分析涉及的關鍵技術進行研究和探索。本文著重研究的是“用戶影響力分析”、“用戶角色識別”、“用戶所在社團的演化”等關鍵問題。其中,用戶影響力分析是對用戶重要程度、信息傳播能力的研究,其結果可用于定義用戶角色或監(jiān)控輿論變化；用戶角色識別是將具有類似行為特征或社會地位的用戶劃分為一類,并研究不同角色及所屬個體之間的差異性和網絡中發(fā)揮的作用；社團是由具有緊密聯系的個體組成。以用戶為節(jié)點的社團演化,研究的是動態(tài)網絡中用戶聯系緊密程度變化的原因、趨勢、影響,本文結合用戶角色及網絡結構的變化情況開展此項研究。本文主要研究內容及創(chuàng)新點是： 1.提出一種基于傾向性轉變的用戶影響力排序方法。已有的影響力排序方法存在以下問題：1)對于關系稀疏的真實網絡效果欠佳；2)不支持動態(tài)更新；3)忽略用戶創(chuàng)作內容中隱藏的傾向或情感；4)未考慮用戶會選擇性地接受或抵制他人的影響。因此,本文從用戶交互過程中傾向性變化的角度,對用戶影響他人的能力和受他人影響的程度進行了研究,提出了一種基于傾向性轉變的用戶影響力排序方法。該方法以靜態(tài)屬性值、傳播值、傾向性值度量帖子影響力；再將復雜的用戶交互過程分解為多個局部回復鏈,并增加了間接回復關系；針對每個局部回復鏈分析帖子傾向性轉變的情況,以此判斷用戶是否受到他人的影響及受影響的程度；能以查詢方式快速獲得用戶在各級別的影響力及排名,并支持數據的動態(tài)更新。實驗表明局部回復鏈構建方式具有合理性,本文所提影響力排序方法不僅有效,而且能從其他角度尋找到高影響力的用戶。 2.提出一種基于有向拓撲勢的用戶角色分析方法。拓撲勢理論已應用于無向網絡的節(jié)點重要性度量,然而真實世界的各種系統(tǒng)大多被抽象成有向加權網絡,而且節(jié)點拓撲勢的計算過程涉及最短路徑問題,計算復雜度高。本文針對有向加權網絡給出了入度拓撲勢和出度拓撲勢的定義,并提出一種基于影響范圍的有向拓撲勢算法,降低了計算復雜度。根據全網節(jié)點的有向拓撲勢分布情況,提出一種新的用戶角色分析方法,為研究角色及所屬用戶特征、檢測動態(tài)網絡演化事件點等提供了有力的支持。實驗結果表明,有向拓撲勢在衡量節(jié)點重要性、劃分角色方面有不錯的效果,而基于角色變化及重要性排名差異,能夠識別動態(tài)網絡中突發(fā)的事件。 3.提出一種基于節(jié)點角色的社會網絡演化分析方法。已有的用戶角色研究中,不少學者定義了角色的數目和特征,對特定數據集取得了較好的效果,但存在的兩個問題：1)通用性較差,若更換數據集必須重新分析；2)現實世界中用戶行為和關系紛繁復雜,用戶角色多種多樣,難以通過人為的定義去描述和識別。因此,本文基于張量分解模型提出了一種用戶角色發(fā)現算法,它不僅能自動設定角色數量,而且能反映角色在指定時間段的行為特征。進一步將用戶角色延伸到社團角色,提出基于社團角色距離和節(jié)點重疊的社團演化分析方法。實驗結果表明,識別出的用戶角色其行為特征與實際情況吻合,提出的社團演化分析方法其效果也高于對比算法。 總體而言,本論文特點在于面向社會化媒體,從用戶行為和關系入手,對用戶特征進行全面細致的分析和研究。
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：G206;O157.5

【參考文獻】

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本文編號：2735537