基于微博主题同质性的隐社区发现及演化机制探究

发布时间：2022-07-13 19:23

　　伴随着信息技术的不断更新以及互联网的快速发展,网络中的数据呈现出了几何级的增长速度,其中社交网络及信息传播过程中积累的数据更是空前暴涨。微博作为使用广泛的大型实时在线社交平台,方便用户对自己感兴趣的事件或者话题发表意见并进行评论;与其相似的新闻网站作为信息传播中极其重要的平台,方便用户们获取国内外新闻热点。这些平台的不断发展都积累了海量的数据,对这些海量数据进行统计分析并找出数据的特征,挖掘出有价值的信息对商品、信息推荐以及舆情引导等在实际生活中的应用都具有深远的意义。研究表明,社区发现和社区演化作为分析社交网络数据的重要手段倍受青睐。在目前的相关研究中,基于文本主题同质性的社区发现及演化的研究尚未得到充分的关注。本文的主要贡献如下:1.本文提出了一种基于微博主题同质性表示的隐社区的发现算法,从而实现对微博社交网络的隐主题社区发现。首先,对微博语料库进行预处理并把每个用户发布的所有博文拼接为一个文档,并采用主题提取模型LDA来提取用户的主题特征用于刻画微博用户;接着,基于主题兴趣计算两个用户之间的同质性测度用于表示社交网络的用户关系;然后,通过无监督算法构建以主题兴趣为同质关系的社区来... 

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究的背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 同质性相关研究现状
        1.2.2 社区发现研究现状
        1.2.3 社区演化研究现状
        1.2.4 主题演化研究现状
    1.3 本文的研究内容
    1.4 本文的结构安排
2 相关理论知识
    2.1 同质性度量
    2.2 LDA主题模型
    2.3 无监督学习
    2.4 数据降维技术
        2.4.1 PCA降维技术
        2.4.2 t-SNE降维技术
    2.5 本章小结
3 基于微博主题同质性的隐社区发现
    3.1 隐社交网络及隐社区的表示
    3.2 微博文本主题兴趣提取
    3.3 基于同质性构建的隐社交网络表示
    3.4 基于主题同质性的K-means隐社区发现
    3.5 基于主题同质性的Birch隐社区发现
    3.6 实验
        3.6.1 实验设置
        3.6.2 评价方法
        3.6.3 实验结果与分析
    3.7 本章小结
4 基于主题演化行为的主题社区演化探究
    4.1 相关定义
    4.2 主题演化模型构建
        4.2.1 时间片的划分
        4.2.2 主题模型构建
        4.2.3 社区主题间的相似性度量
        4.2.4 主题强度计算
    4.3 社区主题演化的计算
    4.4 实验结果与分析
        4.4.1 数据统计分析及预处理
        4.4.2 主题建模方法比较
        4.4.3 社区主题演化
    4.5 本章小结
5 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表论文及科研成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]EWT-MFE与t-SNE结合的旋转机械故障诊断方法[J]. 薛瑞,赵荣珍.  机械设计与研究. 2019(04)
[2]基于有金标准下的部分核实数据对疾病流行率的齐性检验[J]. 刘多伟,邱世芳,何杰.  重庆理工大学学报(自然科学). 2019(05)
[3]异质网络社区发现研究进展[J]. 阳雨,郭勇,李海龙,邓波.  计算机应用研究. 2018(10)
[4]同质性和社会影响对混合型社交网络形成的仿真分析[J]. 何军,刘业政.  现代情报. 2017(04)
[5]基于社会网络的人群意见同质性分析[J]. 张且,张颖慧,戴罗彧,戴小鹏,樊振宇.  电子商务. 2016(04)
[6]基于节点聚集系数的分布式标签传播算法[J]. 张素智,孙嘉彬,王威.  计算机应用与软件. 2016(04)
[7]基于网络闭包理论的交易型社区网络演化研究[J]. 黄敏学,肖邦明,孙培翔.  系统工程理论与实践. 2015(05)
[8]交易型社区的病毒式营销策略:基于社会影响、同质性和网络拓扑结构的ABMS仿真研究[J]. 肖邦明,黄敏学.  营销科学学报. 2015(01)
[9]用户行为驱动的在线社交网络建模[J]. 李倩倩,顾基发.  系统工程学报. 2015(01)
[10]LDA及主题词相关性的新事件检测[J]. 黄颖.  计算机与现代化. 2012(01)

博士论文
[1]复杂网络社区发现若干问题研究[D]. 姜雅文.北京交通大学 2014

硕士论文
[1]基于结构和引力双内聚的动态微博社区研究[D]. 刘佳.西华大学 2018
[2]基于LDA的主题演化研究与实现[D]. 崔凯.国防科学技术大学 2010



本文编号：3660624