网络媒体大数据中的异构网络对齐关键技术和应用研究

发布时间：2018-07-10 16:58

  本文选题：异构网络对齐 + 锚链预测　； 参考：《太原理工大学学报》2017年03期

【摘要】：大量社会媒体网络平台的广泛使用带来网络媒体大数据。单网络上的用户数据往往具有分布不均衡、噪音大、动态变化强、质量良莠不齐等特点,异构网络对齐成为多源数据融合、挖掘网络媒体大数据价值的首要前提。通过对异构网络对齐的国内外研究现状进行综述,从计算因素的角度阐述了异构网络主要技术路线,并对其应用研究现状进行分析。最后,指出面临的挑战问题,为网络媒体大数据研究者们提供参考。
[Abstract]:The extensive use of a large number of social media network platforms has brought about the network media big data. User data on a single network is often characterized by uneven distribution, high noise, strong dynamic change, uneven quality and so on. Heterogeneous network alignment has become the first prerequisite for multi-source data fusion and the mining of big data value of network media. This paper summarizes the research status of heterogeneous network alignment at home and abroad, expounds the main technical route of heterogeneous network from the point of view of calculation factors, and analyzes the present situation of its application research. Finally, the challenges are pointed out, which can be used as a reference for network media big data researchers.
【作者单位】： 太原理工大学大数据学院;
【基金】：国家“863”高技术研究发展计划基金资助项目(2014AA015204) 山西省自然科学基金资助项目(2014011022-1)
【分类号】：TP393.09

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本文编号：2114023