个性化服务中用户建模及社区划分算法研究

发布时间：2017-04-25 21:06

  本文关键词：个性化服务中用户建模及社区划分算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：个性化服务是用于解决当前“数据爆炸”、“信息迷航”的有效方法。而用户建模和社区划分方法是个性化信息服务中的关键技术,用户模型和社区划分方法直接关系到个性化服务质量的好坏。因此本文以提高个性化服务质量为着眼点,利用同化效应函数对用户模型进行了修正,提出了基于同化效应的用户模型修正算法,并在抽象距离和改进模块度的基础上提出了一种针对社交网络的社区划分算法。首先,提出了用户建模中需要考虑同化效应这一技术需求,在分析同化效应的产生和影响因素的基础上提出了同化效应影响函数。通过分析社交网络中的社会比较过程,提出了基于同化效应的属性演进及预测算法。其次,本文通过分析社交网络的特征,提出了针对社交网络社区划分算法的测度和标准:抽象距离和改进的模块度,并在k-means算法和凝聚算法的基础上提出了一种社交网络社区划分算法。最后,采用Matlab对提出的两个算法进行了实验分析,经本文提出的算法修正后的用户模型的准确度达78%,本文提出的社区划分算法性能通过NMI和模块度两种指标进行分析,两种指标均反映了本文提出社区划分算法的准确性。实验表明,基于同化效应的用户模型修正方法能够提高用户模型的准确度,本文提出的社区划分算法能够提高划分后社区的NMI和模块度值。
【关键词】：社交网络 用户建模 同化效应 社区划分
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 研究背景与意义8-9
• 1.2 研究内容与目标9-10
• 1.3 研究思路与方法10
• 1.4 主要创新点与论文结构10-13
• 第二章 文献综述13-32
• 2.1 引言13
• 2.2 用户建模研究现状13-16
• 2.3 复杂网络与社交网络16-25
• 2.4 典型社区划分算法25-30
• 2.5 本章小结30-32
• 第三章 基于同化效应的用户模型修正算法32-41
• 3.1 引言32
• 3.2 社交网站用户建模过程及需求分析32-33
• 3.3 同化效应33-36
• 3.3.1 近邻同化效应34-35
• 3.3.2 整体同化效应35-36
• 3.4 基于近邻同化效应的属性演进36-37
• 3.5 基于整体同化效应的属性预测37-39
• 3.6 本章小结39-41
• 第四章 基于抽象距离和改进模块度的社区划分算法41-52
• 4.1 引言41
• 4.2 社交网络社区划分场景及需求分析41-42
• 4.3 社区划分算法的测度及评价标准42-46
• 4.3.1 Newman模块度和相似度43-45
• 4.3.2 改进模块度和抽象距离45-46
• 4.4 SNCDAD社区划分算法思想46-49
• 4.5 SNCDAD社区划分算法流程49-51
• 4.6 本章小结51-52
• 第五章 实验验证及分析52-62
• 5.1 引言52
• 5.2 基于同化效应的用户模型修正算法实验验证及分析52-55
• 5.2.1 实验数据及基本参数设置52-54
• 5.2.2 实验结果与分析54-55
• 5.3 SNCDAD社区划分算法实验分析55-61
• 5.3.1 已知网络结构数据集的社区划分及结果分析56-59
• 5.3.2 未知网络结构数据集的社区划分及结果分析59-61
• 5.4 本章小结61-62
• 第六章 总结与展望62-64
• 6.1 本文工作总结62
• 6.2 未来研究展望62-64
• 参考文献64-68
• 附录1 程序清单68-69
• 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文69-70
• 致谢70

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本文编号：327063