概率图模型在社交网络用户相似性发现中的应用

发布时间：2018-05-21 18:35

  本文选题：社交网络 + 贝叶斯网　； 参考：《计算机科学与探索》2017年07期

【摘要】：社交网络中的用户相似性发现作为社交媒体数据分析中的基础研究,可以应用于基于用户的商品推荐以及社交网络中推导用户关系演化过程等。为了有效地描述社交网络用户间复杂的相关性及不确定性,并从理论上提高海量社交网络用户相似性发现的准确度,研究了基于贝叶斯网这一重要的概率图模型,结合网络拓扑结构和用户之间的依赖程度,发现社交网络用户相似性的方法。为了提高算法的可扩展性,解决海量数据带来的存储和计算问题,提出了基于Hadoop平台的贝叶斯网分布式存储以及并行推理方法。最后通过实验结果验证了算法的高效性和正确性。
[Abstract]:The discovery of user similarity in social networks is the basic research in social media data analysis, which can be applied to user based commodity recommendation and the evolution of user relationships in social networks. In order to effectively describe the complex correlation and uncertainty among social network users, and to improve the mass social network in theory. In order to improve the scalability of the algorithm and solve the problem of storage and computation caused by massive data, a Hadoop based Hadoop based on the Bayesian network, an important probability map model based on Bayesian network, is studied. The Bayesian network distributed storage and parallel inference method are used in the platform. Finally, the efficiency and correctness of the algorithm are verified by experimental results.
【作者单位】： 云南大学档案馆·党史校史研究室;云南财经大学人事处;云南大学信息学院;
【基金】：国家自然科学基金Nos.61462093,61662087 云南省应用基础研究计划项目No.2014FB113 云南省教育厅重点项目No.2012Z012~~
【分类号】：TP393.09

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本文编号：1920300