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基于链接分析法的网络社区评价研究

发布时间:2017-08-25 04:37

  本文关键词:基于链接分析法的网络社区评价研究


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【摘要】:近几年,随着网络信息资源的急剧膨胀,使得网络用户准确快速地获取网络信息越发困难,因而对于网络信息资源的评价已经成为当前的研究热点,而网络社区作为网络信息资源的重要组成部分,对其网络社区影响力进行评价,不仅可以引导用户找到感兴趣的、有价值的,甚至是最及时、可靠的信息。而且对开发、利用网络社区信息资源,推动网络社区建设有着重要的意义。 链接分析法是网络计量学中的一个重要研究方法,也是定量的评价网络信息资源的方法之一。本文从链接分析法中的共链分析和多项链接指标分析两方面来揭示网络社区网站间的链接关系,挖掘隐藏在链接关系背后规律及网络特征。 第一部分是基础部分,主要是综述了网络社区的内涵、类型、研究现状和链接分析方法的基本概念、理论研究、应用研究这几个方面。 第二部分是本文的研究重点,首先选取了国内具有代表性的30个网络社区为研究对象,通过Yahoo!和Bing搜索引擎获取30个网络社区网站的共链接数,对其收集到的共链矩阵数据进行处理,利用SPSS和UCINET绘出多维尺度图与社会网络图谱,通过共链分析展示了各个社区网站之间的关系,这30个社区网站总体上可分为:综合社区(论坛)类、社交平台类、微博、博客类,且各个类之间的关系还是比较紧密的。网络社区的分类有很多种,这也是一种可行的分类,也与一些学者所研究的网络社区分类是相吻合的。其中,微博、博客类的共链数较多,说明这类社区网站规模比较大,社交平台类网站共链线较粗,说明这类网络社区共链强度大,联系紧密。其次,对以上选取的30个网络社区网站进行影响力分析,通过Yahoo!和Bing搜索引擎获取30个网络社区网站的网页总数、链接总数、内、外部链接数、PR值,并计算了网络影响因子等,运用灰色关联分析方法对以上多项链接指标数据进行综合排序。研究结果表明:这30个网络社区网站网络影响力前几位是:51.com、腾讯微博、腾讯博客、腾讯论坛、网易微博、网易博客、新浪博客、豆瓣网。其中,微博、博客的网络影响力最大,可能跟近几年其发展主流有关;其次是社交平台类网站和综合类网站,尤其像豆瓣网、腾讯论坛、雅虎论坛、猫扑社区等这几个网站影响力比较大。这也方便了网络用户分门别类的查找信息,为网络用户提供了一个参考。 最后,,通过对比Yahoo!和Bing搜索引擎获取的链接数据,验证了两大搜索引擎用于网站链接分析是可行的,但是利用Yahoo!搜索引擎统计的数据来分析更为准确一些。
【关键词】:共链分析 网络社区评价 链接分析法
【学位授予单位】:东北师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:G350;F49
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-7
  • 目录7-9
  • 1 引言9-11
  • 1.1 研究背景9
  • 1.2 研究意义9-10
  • 1.3 研究思路与内容10
  • 1.4 研究方法10-11
  • 2 网络社区与链接分析方法研究综述11-20
  • 2.1 网络社区研究综述11-14
  • 2.1.1 网络社区提出及定位11-12
  • 2.1.2 网络社区类型12-13
  • 2.1.3 网络社区研究现状13-14
  • 2.2 链接分析方法研究综述14-19
  • 2.2.1 链接分析法的提出与界定14
  • 2.2.2 链接分析法的理论研究14-17
  • 2.2.3 链接分析法的应用研究17-19
  • 2.3 链接分析在网络社区评价中的优势19-20
  • 3 网络社区共链分析20-31
  • 3.1 网站共链的内涵20
  • 3.2 共链分析样本与工具选择20-23
  • 3.2.1 网络社区样本选择20-22
  • 3.2.2 网站共链分析工具选择22-23
  • 3.3 网站共链数据获取与处理23-26
  • 3.3.1 共链数据获取23-25
  • 3.3.2 共链数据处理25-26
  • 3.4 网站共链数据分析26-30
  • 3.4.1 多维尺度分析26-28
  • 3.4.2 共链可视化分析28-30
  • 3.5 小结30-31
  • 4 网络社区影响力分析31-40
  • 4.1 网站影响力研究方案设计31-32
  • 4.1.1 网站影响力分析研究方法31
  • 4.1.2 网站链接指标选取31-32
  • 4.1.3 网站链接分析工具选取32
  • 4.2 网站链接数据获取与处理32-37
  • 4.2.1 网站链接数据收集32-34
  • 4.2.2 网站链接数据处理34-37
  • 4.3 网站链接指标数据结果分析37-39
  • 4.3.1 链接指标原始数据分析38-39
  • 4.3.2 链接指标数据结果分析39
  • 4.4 小结39-40
  • 5 总结与展望40-43
  • 5.1 结论40-41
  • 5.2 局限41
  • 5.3 展望41-43
  • 参考文献43-45
  • 附录45-64
  • 后记64

【参考文献】

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2 孙宏军;灰色数据挖掘技术在商业银行核心竞争力研究中的应用[D];北京邮电大学;2007年



本文编号:735117

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