社会网络环境下基于信任关系的影响用户识别方法研究

发布时间：2017-12-18 08:38

  本文关键词：社会网络环境下基于信任关系的影响用户识别方法研究

  更多相关文章： 社会网络 影响用户识别 信任关系 社会认同 领域感知 时变超图

【摘要】：影响用户是企业在社交媒体环境下进行电子口碑营销的关键。作为一个重要的社会学概念,信任是用户简化决策和处理风险的一种机制。为此,基于信任的影响用户识别已经成为电子口碑营销领域的重要研究内容。然而,社会网络的无限可达性、实时性和不确定性为基于信任的影响用户识别带来了巨大的挑战。分析大规模异质信任网络环境下信任的特征,研究基于信任的影响用户识别方法,对企业施行基于影响用户的电子口碑营销,提高企业品牌知名度和企业销售业绩具有重要意义。本文主要针对社会网络环境下基于信任关系的影响用户识别方法进行研究。首先,通过分析大规模异质信任网络环境下复杂、多重的用户间信任关系,研究了领域感知的用户信任网络发现方法。然后,在领域感知信任网络的基础上,考虑信任网络的动态性,研究了具有不同生命周期的领域感知的影响用户识别方法。最后,分析了社会网络中信任与不信任相关关系,研究了融合信任与不信任关系的影响用户识别方法。具体研究内容和创新点包括以下三个方面：(1)基于有向多图理论建立了大规模异质信任网络环境下的信任网络模型,提出了领域感知的信任网络发现方法。为了描述大规模异质信任网络环境下用户间复杂多重的信任关系,利用有向多图模型建模异质用户信任网络。为了让用户间的信任指标更容易被端用户理解,提出了基于信任领域和用户影响力的信任度量指标。在有向多图模型和领域感知的信任度量指标的基础上,提出了大规模异质信任网络环境下领域感知信任网络的发现方法。最后,选择流行的信任传播算法在所发现的领域感知的信任网络上进行信任传播,验证了本文所提出的信任模型和领域感知信任网络发现方法的有效性。实验结果表明了绝大部分信任传播算法在领域感知信任网络上都是有效的,表现出较高的准确率、召回率和F值。(2)基于时变超图理论建立了具有领域依赖和动态时变特征的社会网络模型,提出了不同生命周期的领域感知影响用户的识别方法。基于社会认同理论,提出了识别领域感知影响用户的多阶段研究框架。为了建模社会网络随时间动态演绎特征,通过增加一个时间维度,提出了时变超图模型建模社会网络。在时变超图模型的基础上,提出了领域感知信任网络的动态构建方法。最后融合信任、领域和时间三个维度,提出了基于PRDA的出现型、保持型和消失型等不同生命周期的影响用户识别方法。实验结果表明本文提出的PRDA方法优于SNIE方法和"Popular author"方法。(3)通过融合用户信任与不信任关系,研究了混合信任网络的结构性质,提出了混合信任网络环境下影响用户的识别方法。基于度分布、相关系数以及混合模式,研究了混合信任网络的结构性质。在PageRank算法的基础上,提出了混合信任网络环境下影响用户影响力的MTPR度量指标。通过融合信任与不信任关系,提出了基于MTPR的影响用户识别方法。最后,利用包含信任与不信任关系的真实在线信任网络数据集,验证了混合信任网络环境下基于MTPR的影响用户识别方法的有效性。研究结果表明：大部分用户的不信任度高于信任度,而仅有小部分用户的信任度高于不信任度。此外,混合信任网络呈现出异配性。最后,基于MTPR的影响用户识别方法发现的影响用户,在保持较高信任度的情况下仍具有较低的不信任度。
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09

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本文编号：1303534