在线社会关系网络影响力分析

发布时间：2017-10-21 11:29

  本文关键词：在线社会关系网络影响力分析

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【摘要】：随着科技的发展和网络交互活动的日益频繁,社交网络平台也随之风靡,从而成为人类交流、消息传播的有效途径。在社交网络中,用户之间的交互行为会产生海量的数据信息,在为社交网络影响力研究提供便利条件的同时,也使影响力的研究变得更加复杂。在大数据盛行的时代,社交网络的复杂性更是引起了业界的广泛讨论。因此,本文就社交影响力扩散规律以及意见领袖的挖掘两个方向展开细致的研究。首先,通过对基于SIR模型的传播过程的分析,提出了一种免疫点的影响力反向扩散算法,该算法描述了影响力扩散过程中的反向作用。新模型所描述的扩散规律,有效地解决了免疫点的作用在现实与模型中的差异问题。最后,将这一过程在Netlogo平台进行仿真实验,并对新算法与基于SIR模型的算法结果进行分析和对比。实验结果表明,在不同参数下,新的算法会呈现不同大小的滞后率,对整个影响力扩散起到阻碍作用。其次,在网络拓扑结构的基础上,提出二级平均连通度的概念,用来衡量网络节点周围邻居的复杂程度,并且利用该度量作为挖掘意见领袖的标准,构造意见领袖挖掘算法。最后,通过MATLAB对算法进行实现,并且与NodeXL分析工具在度中心性、介数中心性和Pagerank三种度量下得出的结果进行对比,实验证明,基于二级平均连通度的评价标准能有效地挖掘网络中的意见领袖,从而,证实本文所提出的算法的有效性和优越性。
【关键词】：在线社交网络 SIR模型 意见领袖 二级平均连通度
【学位授予单位】：南昌大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 研究的背景和意义9-10
• 1.2 研究的目的及内容10-11
• 1.2.1 研究的目的10
• 1.2.2 研究的主要内容10-11
• 1.3 国内外研究现状11-13
• 1.4 论文的组织结构13-14
• 第2章 相关理论知识14-22
• 2.1 在线社交网络14-15
• 2.2 影响力15-18
• 2.3 传统影响力模型18-20
• 2.3.1 独立级联模型18
• 2.3.2 线性阀值模型18-19
• 2.3.3 其他模型19
• 2.3.4 存在的缺点和问题19-20
• 2.4 相关算法20-21
• 2.4.1 贪心算法20
• 2.4.2 Pagerank算法20-21
• 2.5 本章小结21-22
• 第3章 基于免疫点的影响力反向扩散算法22-29
• 3.1 传染病模型22-25
• 3.1.1 其他模型简介23-24
• 3.1.2 SIR模型24
• 3.1.3 传播机制24-25
• 3.2 反向扩散算法的描述和实现25-28
• 3.2.1 算法的改进25
• 3.2.2 基于免疫点的影响力反向扩散算法25-28
• 3.2.3 扩散模型的演化示例28
• 3.3 本章小结28-29
• 第4章 社交网络意见领袖的挖掘29-35
• 4.1 意见领袖29
• 4.2 影响力的评价标准29-31
• 4.2.1 基于网络拓扑结构29-31
• 4.2.2 基于用户的交互行为31
• 4.3 结合网络拓扑结构挖掘意见领袖31-33
• 4.3.1 二级平均连通度31-33
• 4.3.2 意见领袖的发现算法33
• 4.4 算法实例演示33-34
• 4.5 本章小结34-35
• 第5章 实验设计与结果分析35-48
• 5.1 影响力反向扩散算法的仿真35-41
• 5.1.1 Netlogo平台35
• 5.1.2 算法的仿真实验设计35-37
• 5.1.3 结果的展示和分析37-41
• 5.2 意见领袖挖掘算法的实现41-46
• 5.2.1 Matlab平台41
• 5.2.2 算法的实现41-42
• 5.2.3 结果的对比与分析42-46
• 5.3 实验小结46-48
• 第6章 总结与展望48-50
• 6.1 总结48
• 6.2 进一步的研究方向48-50
• 致谢50-51
• 参考文献51-52

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 罗荣桂;江涛;;基于SIR传染病模型的技术扩散模型的研究[J];管理工程学报;2006年01期

2 樊兴华;赵静;方滨兴;李欲晓;;影响力扩散概率模型及其用于意见领袖发现研究[J];计算机学报;2013年02期

3 李栋;徐志明;李生;刘挺;王秀文;;在线社会网络中信息扩散[J];计算机学报;2014年01期

4 赵之滢;于海;朱志良;汪小帆;;基于网络社团结构的节点传播影响力分析[J];计算机学报;2014年04期

5 郭静;张鹏;方滨兴;周川;曹亚男;郭莉;;基于LT模型的个性化关键传播用户挖掘[J];计算机学报;2014年04期

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中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 田家堂;在线社会网络中影响最大化问题的研究[D];复旦大学;2012年

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本文编号：1073115