社交网络人物关系强度估算方法研究

发布时间：2017-09-23 06:12

  本文关键词：社交网络人物关系强度估算方法研究

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【摘要】：社交网络即社交网络服务(Social Network Service),已经成为日常工作生活中人们表达自己、连接和共享彼此信息的一种必不可少的交往方式。人们通过在线社交网络的聊天、邮件、发表文章、转发评论等行为服务,与朋友们保持了更加直接的联系,用户在社交网络中的这些行为将他们的线下生活圈直观有效地映射到社交网络中。可以说现实人物社会关系是社交网络用户关系建立的基础,而社交网络平台是使人物社会关系得以进一步发展的载体。目前,社交网络如Facebook,MySpace,新浪微博等上的用户关系大多为简单的“关注”、“粉丝”、“朋友”等虚拟联接,并且大多只是粗略概括了用户之间的关系类型,并没有体现出不同用户之间关系的强弱程度。这种简单的二元关系容易因忽略关系强度而将熟人关系和好友关系混为一个概念,但实际上,相比于熟人,用户更愿意与自己的朋友进行来往,并且更倾向于向自己的亲密好友倾诉情感。这说明,根据用户之间的关系强度来判断好友之间紧密程度比使用简单的关系状态要有用的多。并且,研究发现弱关系比强关系在非重复性信息的传播、意见扩散、寻找到更满意的工作之中发挥着更加重要的作用。针对关系强度估算在社交网络中的重要作用,本文从两个方面对社交网络中的人物关系强度进行估算。一方面,对于社交网络中用户已存在的好友关系,利用用户个人资料相似度、用户名共现率和用户互动频率三种信息作为估算依据,构建不同活动领域下的概率估算模型,得出好友关系强度的计算结果;另一方面,对于非好友关系用户之间的潜在关系强度,我们首先根据资料信息与社交文档的相似性分析其固有关系强度,然后结合社交信息重合度与已存在好友关系强度建立关系强度传播规则,计算传播关系强度。最终根据综合关系强度的排序结果,完成目标用户的Top K潜在好友推荐。针对上述两个方面的关系强度计算方法,本文给出了评价指标,并与现有的研究工作进行实验对比,以验证本文方法的合理性。
【关键词】：社交网络 人物关系强度 个人资料信息 共现频率 互动行为 社交信息
【学位授予单位】：华东交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 绪论7-14
• 1.1 研究背景及意义7-9
• 1.1.1 研究背景7-8
• 1.1.2 研究意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 用户行为研究9-10
• 1.2.2 社会关系强度研究10-11
• 1.2.3 好友推荐研究11-12
• 1.3 本文主要工作及章节安排12-14
• 1.3.1 研究内容12
• 1.3.3 创新点12
• 1.3.4 章节安排12-14
• 第二章 相关理论与技术基础14-25
• 2.1 引言14
• 2.2 文本预处理14-17
• 2.2.1 词性标注14-15
• 2.2.2 中文分词15-17
• 2.2.3 停止词去除17
• 2.3 文本的特征表示17-20
• 2.3.1 文本表示模型17-18
• 2.3.2 文本特征选择方法18-19
• 2.3.3 特征权重计算方法19-20
• 2.4 文本分类器20-22
• 2.5 概率论相关理论22-25
• 2.5.1 条件概率22-23
• 2.5.2 最大似然估计23
• 2.5.3 联合概率分布23-25
• 第三章 显式好友关系强度估算模型25-38
• 3.1 引言25
• 3.2 系统框架及预处理25-27
• 3.2.1 数据获取及处理26
• 3.2.2 互动行为文档的分类26-27
• 3.3 关系强度估算模型27-32
• 3.3.1 个人资料相似性28
• 3.3.2 互动行为强度计算28-29
• 3.3.3 用户名在行为文件中的共现频率29-30
• 3.3.4 联合概率分布30-32
• 3.4 实验及结果分析32-36
• 3.4.1 实验数据32-33
• 3.4.2 实验结果及评价33-36
• 3.5 本章小结36-38
• 第四章 潜在好友的关系强度计算及推荐思路38-51
• 4.1 引言38-39
• 4.2 潜在好友关系强度估算模型39-44
• 4.2.1 潜在好友固有关系强度40-41
• 4.2.2 潜在好友传播关系强度41-44
• 4.2.3 潜在好友综合关系强度及推荐思路44
• 4.3 实验及结果分析44-49
• 4.3.1 实验数据44-45
• 4.3.2 参数设置45-46
• 4.3.3 实验结果分析46-49
• 4.4 本章小结49-51
• 第五章 总结51-53
• 5.1 全文总结51
• 5.2 下一步工作展望51-53
• 参考文献53-56
• 个人简历 在读期间发表学术论文56-57
• 致谢57

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本文编号：903659