EBSN中基于有向异构图的活动安排方法研究

发布时间：2024-05-21 02:35

　　基于活动的社交网络(Event-based Social Networks,EBSN)是一种新型的复杂异构社交网络,用户可以在EBSN平台线上发布或查询活动,并在线下参加。近年来,随着EBSN发展迅速,如何在EBSN中根据用户的兴趣偏好,为其安排最优的活动,即其上的活动安排方法研究已成为热点问题之一。对现有方法的研究发现,当前EBSN中的活动推荐算法,由于未考虑活动之间的冲突等问题,无法应用于活动安排。因此,越来越多的研究者针对EBSN中的活动安排问题进行研究,利用数据挖掘等技术分析历史用户的行为、预测用户的偏好来实现EBSN中的活动安排,虽然在一定程度上解决了信息量过大的问题,但是大多数算法忽略了能影响后续安排质量的前用户是否接受活动的反馈意见。因此,研究EBSN中的能满足不同用户需求的带有反馈的活动安排方法具有一定的理论和应用价值。本文针对上述问题进行深入研究,将EBSN中的活动安排方法分为离线预处理和在线查询两个阶段。在离线预处理阶段,首先将EBSN中的活动、历史用户及其之间的关系抽象为有向异构图,图中节点包括活动节点和历史用户节点,活动节点与活动节点构成的边表示活动发生的先后顺...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1有向异构图

第2章相关工作7文将历史用户、活动以及用户与活动之间的关系、活动与活动之间的关系抽象成为有向异构图。有向异构图中的历史用户节点用U进行标识，活动节点用V进行标识。有向边包括历史用户与活动的有向边表示历史用户曾经参与过此活动，活动指向活动的边表示两个活动发生的先后顺序。活动的属性（....

图3-1数据图

第3章有向异构图特征索引16表3-4有向边权值表根据活动节点与活动节点的连边规则和历史用户节点与活动节点的构边规则以及历史用户节点活动节点边权值的计算规则得到的有向异构图如图3-1所示：图3-1数据图用户节点编号活动类型历史条数评价u1v1A53u1v2B32.3u1v3C13u....

图3-2NPF索引算法3.3描述了节点属性特征索引构建方法的伪代码并且对其时间复杂度的分析

第3章有向异构图特征索引19节点举办日期顺序排序，当活动节点举办日期相同时，再按照活动节点的时间顺序排序，如果活动节点的举办时间也相同时，再按照入度由大到小排序。节点属性特征索引具有两层索引构成：顶层部分和底层部分。顶层部分由<活动节点类型，所属类型数量>构成，底层存储活动节点信....

图3-3DEPF索引算法3.4为有向边属性特征索引构建方法的伪代码

第3章有向异构图特征索引21的有向边属性特征索引。有向异构图中含有58条边，值得注意的是，因为本文研究的是有向图，所以AB和BA不是同一种类型。有向边的类型为9种AA、AB、AC、BA、BB、BC、CA、CB、CC。有向边属性特征索引中顶层用数组存储，顶层结构由9行2列组成。第1....

本文编号：3979484