基于双连通性的在线社交网络关键用户发现

发布时间：2017-06-10 10:19

  本文关键词：基于双连通性的在线社交网络关键用户发现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着互联网技术的发展,大量的在线社会网络涌现,例如Faceboo、Twitter和Weibo。在线社会网络是一种由个体和个体之间的联系构成的信息网络。它们在信息传播、商品促销、推荐系统、政治、教育和文化等方面都发挥着重要作用。以Weibo为例,用户可以分享信息、评价他人信息和转发信息等。一般,知名人物、明星等用户分享的信息能够被其他用户大量的评价和转发,从而具有一定的影响力。在社交网络中,影响力大的用户往往是关键用户,找到这些关键用户可以使正面的信息或产品的信息等得到很好的传播,如何找到这些关键用户是本文研究的目标。总的来说,本文的主要工作如下：(1)建立表示用户影响力的节点带权无向图模型本文通过用户之间的“关注”和“评论”等行为建立有向的在线社交网络。其中,边的方向从关注者指向被关注者,有向边上的权值通过用户之间的关注数量和评论数量计算得到。但有向图边上的权值不能很好的体现个体的影响力,为此本文进一步采用PageRank算法把有向图边上的权值转化为节点的权值,即节点的影响力,进而建立节点带权无向图模型,其中,节点的权值表示用户的影响力。(2)提出基于双连通性的在线社交网络关键用户发现方法在线社交网络中的关键用户不仅与用户影响力的大小有关,还与用户在社交网络中的位置有关。双连通算法能够基于图的拓扑结构发现图的关节点,关节点能够很好的反映节点在网络拓扑位置中的重要性。因此,本文采用双连通算法和节点的影响力相结合的算法发现关键用户。(3)实验结果本文用实验的方法验证了本文提出的方法的有效性和可行性。
【关键词】：在线社交网络 Weibo 关键用户 PageRank算法 双连通算法
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 引言8-14
• 1.1 问题的提出8-9
• 1.2 国内外研究现状9-10
• 1.3 主要研究内容10-12
• 1.4 本文的组织结构12-14
• 第二章 背景知识14-20
• 2.1 PageRank算法的思想14-15
• 2.2 图的双连通性15-20
• 2.2.1 关节点与连通度15-16
• 2.2.2 选取关节点的方法16-20
• 第三章 在线社交网络用户影响力度量20-26
• 3.1 用户影响力20
• 3.2 节点带权图模型20-26
• 第四章 基于双连通性的在线社交网络关键用户发现方法26-34
• 4.1 关键用户定义26-27
• 4.2 关键用户发现算法27-32
• 4.3 算法时间复杂度分析32-34
• 第五章 实验结果34-40
• 5.1 实验设置34-35
• 5.1.1 实验目的34
• 5.1.2 验证算法效果的数据集34-35
• 5.2 算法有效性35-38
• 5.2.1 关键节点分布情况35-36
• 5.2.2 算法的有效性36-38
• 5.3 效率测试38-40
• 第六章 总结与展望40-42
• 6.1 总结40
• 6.2 展望40-42
• 参考文献42-46
• 附录 部分主要核心代码46-74
• 构建节点带权图模型46-63
• 发现关键节点63-74
• 致谢74-75

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本文编号：438153