基于Web挖掘的SNS网站服务模型的研究
发布时间：2021-05-21 16:48
SNS （Social Network Site）,即社交网站。近几年,网络上掀起了一股社交网站的风潮,由于国内社交网站发展较晚,是借鉴外国Facebook的模式发展起来的,所以在发展的同时也带来了很多问题,如同质化现象严重、用户流失、产品功能单一等,人人网是国内发展较早、较具代表性的社交网站,因此本文将选取人人网为例来进行研究。Web结构挖掘是Web挖掘技术里的一个重要方面,它是一种链接分析技术,目前这种技术在数据挖掘领域具有举足轻重的作用。常用的Web链接分析算法有PageRank算法和HITS算法,本文将对两种算法进行分析并对比两种算法的异同,选取PageRank算法作为本文研究的算法基础,且针对PageRank算法中的某个不足提出一种适用于本文研究的改进算法——In-PageRank算法。在改进的算法中将会考虑链接与链接之间的权重关系,而不再是简单的将权重平分,使得结果更具说服力。最后将通过实验对两种算法进行对比,证明改进的In-PageRank算法相比传统的PageRank算法更具说服力和准确性。针对目前社交网站存在的同质化现象严重等问题,本文尝试构建SNS网站服务模型。首先...
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
目录
第1章 绪论
1.1 课题的研究背景
1.2 课题的研究目的及意义
1.3 国内外相关研究概况
1.4 论文的章节安排
第2章 SNS简介和人人网相关服务
2.1 SNS的有关概念
2.1.1 SNS的定义
2.1.2 SNS的理论基础
2.1.3 SNS网站的特点及核心要素
2.1.4 SNS的主要功能
2.1.5 SNS的发展
2.2 人人网简介
2.3 人人网的服务
2.4 人人网所面临的问题
2.5 本章小结
第3章 Web挖掘技术
3.1 Web挖掘技术及其分类
3.1.1 Web内容挖掘(Web Content Mining)
3.1.2 Web结构挖掘(Web Structure Mining)
3.1.3 Web使用挖掘(Web Usage Mining)
3.1.4 三种Web挖掘技术的比较
3.2 Web挖掘的主要应用
3.2.1 Web挖掘在搜索引擎中的应用
3.2.2 Web挖掘在电子商务中的应用
3.2.3 Web挖掘在知识服务中的应用
3.3 HITS算法
3.3.1 HITS算法的概念和基本思想
3.3.2 HITS算法的步骤
3.4 PageRank算法
3.4.1 PageRank算法的概念和核心思想
3.4.2 PageRank算法解析
3.4.3 HITS算法和PageRank算法的比较
3.5 改进的PageRank算法
3.5.1 改进的算法解析
3.5.2 传统PageRank算法与In-PageRank算法的比较
3.6 本章小结
第4章 SNS网站服务模型的构建
4.1 计算PR值
4.2 服务模型的构建
4.2.1 服务模型的基本构成要素
4.2.2 SNS架构模型
4.2.3 SNS网站服务模型
4.3 服务模型的各平台分析
4.4 本章小结
第5章 SNS网站服务模型的实现
5.1 服务技术
5.1.1 RSS技术
5.1.2 动态网页技术
5.1.3 智能代理技术
5.1.4 Wiki
5.2 网络实现
5.2.1 逻辑层次
5.2.2 物理网络
5.3 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 工作展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]社会网络与数字图书馆服务模型[J]. 袁莉. 图书情报工作. 2010(03)
[2]Web结构挖掘中HITS算法的改进[J]. 郭鸿,周娅. 信息化纵横. 2009(16)
[3]SNS社交网络发展现状及趋势[J]. 王亮. 现代电信科技. 2009(06)
[4]SNS网络社区的出现及走红——以校内网为代表[J]. 张楠,钱艳丽. 今日南国(理论创新版). 2009(03)
[5]网络环境下的个性化信息服务模式与发展趋势[J]. 王茜. 湖北经济学院学报(人文社会科学版). 2008(10)
[6]从Facebook到校内网:我国校园SNS网站发展分析[J]. 古玉立,李大鎏. 南方论刊. 2008(07)
[7]基于用户行为的Web使用挖掘数据采集技术研究[J]. 向坚持,刘相滨,徐选华. 计算机与现代化. 2007(12)
[8]基于网页链接和内容分析的改进PageRank算法[J]. 钱功伟,倪林,曹荣. 计算机工程与应用. 2007(21)
[9]个性化信息服务的功能需求及实现[J]. 胡一女. 图书馆学研究. 2007(06)
[10]网络个性化信息服务综述[J]. 葛嘉佳. 计算机时代. 2004(05)
硕士论文
[1]搜索引擎PageRank算法研究[D]. 县小平.西北大学 2010
[2]Web使用挖掘技术的研究与实现[D]. 李彬.电子科技大学 2007
本文编号：3200050
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
目录
第1章 绪论
1.1 课题的研究背景
1.2 课题的研究目的及意义
1.3 国内外相关研究概况
1.4 论文的章节安排
第2章 SNS简介和人人网相关服务
2.1 SNS的有关概念
2.1.1 SNS的定义
2.1.2 SNS的理论基础
2.1.3 SNS网站的特点及核心要素
2.1.4 SNS的主要功能
2.1.5 SNS的发展
2.2 人人网简介
2.3 人人网的服务
2.4 人人网所面临的问题
2.5 本章小结
第3章 Web挖掘技术
3.1 Web挖掘技术及其分类
3.1.1 Web内容挖掘(Web Content Mining)
3.1.2 Web结构挖掘(Web Structure Mining)
3.1.3 Web使用挖掘(Web Usage Mining)
3.1.4 三种Web挖掘技术的比较
3.2 Web挖掘的主要应用
3.2.1 Web挖掘在搜索引擎中的应用
3.2.2 Web挖掘在电子商务中的应用
3.2.3 Web挖掘在知识服务中的应用
3.3 HITS算法
3.3.1 HITS算法的概念和基本思想
3.3.2 HITS算法的步骤
3.4 PageRank算法
3.4.1 PageRank算法的概念和核心思想
3.4.2 PageRank算法解析
3.4.3 HITS算法和PageRank算法的比较
3.5 改进的PageRank算法
3.5.1 改进的算法解析
3.5.2 传统PageRank算法与In-PageRank算法的比较
3.6 本章小结
第4章 SNS网站服务模型的构建
4.1 计算PR值
4.2 服务模型的构建
4.2.1 服务模型的基本构成要素
4.2.2 SNS架构模型
4.2.3 SNS网站服务模型
4.3 服务模型的各平台分析
4.4 本章小结
第5章 SNS网站服务模型的实现
5.1 服务技术
5.1.1 RSS技术
5.1.2 动态网页技术
5.1.3 智能代理技术
5.1.4 Wiki
5.2 网络实现
5.2.1 逻辑层次
5.2.2 物理网络
5.3 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 工作展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]社会网络与数字图书馆服务模型[J]. 袁莉. 图书情报工作. 2010(03)
[2]Web结构挖掘中HITS算法的改进[J]. 郭鸿,周娅. 信息化纵横. 2009(16)
[3]SNS社交网络发展现状及趋势[J]. 王亮. 现代电信科技. 2009(06)
[4]SNS网络社区的出现及走红——以校内网为代表[J]. 张楠,钱艳丽. 今日南国(理论创新版). 2009(03)
[5]网络环境下的个性化信息服务模式与发展趋势[J]. 王茜. 湖北经济学院学报(人文社会科学版). 2008(10)
[6]从Facebook到校内网:我国校园SNS网站发展分析[J]. 古玉立,李大鎏. 南方论刊. 2008(07)
[7]基于用户行为的Web使用挖掘数据采集技术研究[J]. 向坚持,刘相滨,徐选华. 计算机与现代化. 2007(12)
[8]基于网页链接和内容分析的改进PageRank算法[J]. 钱功伟,倪林,曹荣. 计算机工程与应用. 2007(21)
[9]个性化信息服务的功能需求及实现[J]. 胡一女. 图书馆学研究. 2007(06)
[10]网络个性化信息服务综述[J]. 葛嘉佳. 计算机时代. 2004(05)
硕士论文
[1]搜索引擎PageRank算法研究[D]. 县小平.西北大学 2010
[2]Web使用挖掘技术的研究与实现[D]. 李彬.电子科技大学 2007
本文编号：3200050
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/ydhl/3200050.html
