社交网络可视化研究

发布时间：2017-09-22 18:25

  本文关键词：社交网络可视化研究

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【摘要】：互联网的诞生和发展带动了多种网络应用,以社交网络为代表的网站应用正将我们带入更加深入的web2.0时代。社交网络中的每个用户都相当于一个数据源,其数据量呈现出指数级的增长模式。这些数据的背后往往蕴藏的是有价值的信息;因此本文将对其进行可视化进而发现价值信息。可视化是社交网络分析的主要方法,它是先将关系网络描绘成点线图,然后再对图中节点的位置、中心度、密度等相关指标进行分析。目前,Gephi在观测、分析大数据,可视化方面较其他相关软件更为优秀。因此,这里将采用Gephi进行可视化布局。本文的主要工作如下:由于原始的对网页爬取数据的方式效率低下,本文将利用第三方开放平台进行实验数据的采集。同时采用对采集过程进行程序上的优化以进一步提高采集效率。其次,考虑到目前的网络布局算法在对大规模网络节点进行布局的时候不能够很好的保持网络结构,文中基于分类思想对用户进行分类后再利用谱聚类进行布局。该方法有助于对网络结构进行宏观上的把握。最后,本文提出一整套评价指标体系并利用采集到的数据进行实验对其进行因子分析、建立影响力评价模型。在其后的可视化过程中,本文再一次用散点图矩阵对采用因子分析法分析影响力评价指标的可行性进行验证。
【关键词】：社交网络 用户分类 谱聚类 因子分析
【学位授予单位】：江西农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.092;TP391.1
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 1 绪论7-16
• 1.1 研究背景和意义7-8
• 1.1.1 社交网络的重要地位7
• 1.1.2 微博深刻影响人们的生活7
• 1.1.3 开放平台促进社交网络的革新7-8
• 1.1.4 社交网络成为舆论监督新平台8
• 1.2 国内外研究现状8-15
• 1.2.1 国外研究现状8-12
• 1.2.2 国内研究现状12-15
• 1.3 论文主要工作15
• 1.4 论文组织结构15-16
• 2 社交网络及其分析方法综述16-30
• 2.1 社交网络介绍16-18
• 2.1.1 社交网络概念16
• 2.1.2 社交网络功能16-18
• 2.2 社交网络开放平台18-24
• 2.2.1 开放平台概念18
• 2.2.2 新浪微博开放平台18-20
• 2.2.3 开放平台的数据获取20-24
• 2.3 社交网络可视化方向综述24-30
• 2.3.1 社交网络可视化布局算法24-28
• 2.3.2 用户影响力及意见领袖28-30
• 3 用户分类谱聚类算法30-34
• 3.1 谱聚类算法30
• 3.2 用户分类谱聚类算法30-34
• 3.2.1 核心用户可视化31-32
• 3.2.2 普通用户可视化32-34
• 4 基于因子分析的影响力研究34-41
• 4.1 基于因子分析的影响力评价模型34-35
• 4.1.1 因子分析的数学模型34-35
• 4.1.2 因子模型相关概念35
• 4.2 影响力评价模型35-36
• 4.3 注意事项36
• 4.4 影响力模型的构建36-41
• 4.4.1 相关性判断36-37
• 4.4.2 累计方差贡献率37-38
• 4.4.3 主成分得分系数矩阵38-39
• 4.4.4 影响力评价模型39-41
• 5 实验结果与分析41-50
• 5.1 社交网络拓扑结构可视化41-42
• 5.2 中心性可视化42-45
• 5.3 基于用户分类谱聚类布局可视化45-47
• 5.4 评价指标相关性可视化47-48
• 5.5 意见领袖可视化48-50
• 6 总结与展望50-51
• 参考文献51-53
• 致谢53

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本文编号：902373