社交网络热点信息传播分析系统的设计与实现

发布时间：2017-09-03 09:36

  本文关键词：社交网络热点信息传播分析系统的设计与实现

  更多相关文章： 社交网络 信息传播 社团划分 用户影响力 社交推荐

【摘要】：社交网络平台作为信息传播的媒介,蕴含了大量的用户行为信息和用户关系信息。这些信息反映出用户的个人偏好,对于商业的广告投放、政治上的投票选举,以及舆论引导都有着重要的意义。目前,该领域的研究大多从用户层面展开,主要研究传播过程中的用户特征和内容特征,但复杂的用户关系决定了用户具有社团属性。因此,本文将从用户关系和社团结构两个层面,对热点信息的传播规律进行分析研究,具体工作如下:首先,针对社团划分结果不稳定的问题,基于标签传播算法,提出了一种社团划分算法。采取了固定度数较大节点标签不变的传播策略,以及按权重大小进行选择的更新策略,同时加入了收敛条件。通过实验验证,该方法的标准差为原来的25%,从而提升了社团划分的稳定性;模块度提升了18%,从而提升了社团划分的效果,且实验数据集越大模块度优势越明显。然后,针对用户影响力度量标准单一的问题,基于社团结构和PageRank方法,设计了一种用户影响力计算方法。通过分析用户、社团在社交网络中的地位,得到用户的全局影响力和局部影响力,从而更全面地评估用户在社交网络中的影响力。进而基于协同过滤算法,提出了一种融合社交网络信息的推荐算法。根据用户间的好友关系和用户标签相似性,预测新用户喜好的标签,并为用户推荐相应的社团。实验证明,该方法的推荐精度较单因素推荐提高了超过30%,从而提升了推荐的准确率。最后,基于上述研究设计了一个用来分析热点信息传播规律的原型系统。该系统通过分析热点信息在传播过程中的用户、内容等数据,获取传播路径的社团属性和传播人群的用户属性,挖掘对信息传播起到推动作用的社团和用户,得到信息传播的规律,从而实现对信息传播的控制、利用和引导。
【关键词】：社交网络 信息传播 社团划分 用户影响力 社交推荐
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 研究背景和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 社交网络用户的研究现状10-11
• 1.2.2 社交网络内容的研究现状11
• 1.2.3 用户个性化推荐研究现状11-12
• 1.2.4 社团划分研究现状12-13
• 1.3 本文研究内容及组织结构13-16
• 第2章 信息传播中的数据获取与分析技术16-26
• 2.1 数据获取与存储相关技术16-21
• 2.1.1 数据获取相关技术16-20
• 2.1.2 数据存储相关技术20-21
• 2.2 社团划分相关技术21-23
• 2.2.1 标签传播算法22-23
• 2.2.2.SLPA算法23
• 2.2.3.Fast Unfolding算法23
• 2.3 用户影响力23-25
• 2.3.1 中心性度量方法24-25
• 2.3.2.Page Rank方法25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 社团划分与社团情感分析技术研究26-42
• 3.1 基于标签传播的社团划分算法26-35
• 3.1.1 社团划分算法原理26-27
• 3.1.2 社团划分算法设计27-31
• 3.1.3 社团划分算法测试与分析31-35
• 3.2 基于词典的情感倾向分析35-41
• 3.2.1 数据预处理及分词35-37
• 3.2.2 情感词典的构建37-39
• 3.2.3 基于词典的社团情感倾向分析39-41
• 3.3 本章小结41-42
• 第4章 用户影响力与社交推荐技术研究42-61
• 4.1 LPRANK用户影响力分析42-50
• 4.1.1 用户影响力方法原理42-44
• 4.1.2 用户影响力方法设计44-48
• 4.1.3 用户影响力方法测试与分析48-50
• 4.2 融合社交网络信息的协同过滤推荐算法50-60
• 4.2.1 推荐算法原理50-52
• 4.2.2 推荐算法设计52-55
• 4.2.3 推荐算法测试与分析55-60
• 4.3 本章小结60-61
• 第5章 信息传播分析系统设计与测试分析61-77
• 5.1 IDA系统整体设计61-63
• 5.2 数据获取与存储平台设计63-65
• 5.3 社团分析模块65-68
• 5.3.1 社团划分模块65-66
• 5.3.2 社团标签提取模块66-67
• 5.3.3 社团情感倾向分析模块67-68
• 5.4 用户分析模块68-70
• 5.4.1 用户影响力分析模块68-69
• 5.4.2 用户推荐模块69-70
• 5.5 IDA系统整体测试与分析70-76
• 5.5.1 系统测试环境70
• 5.5.2 测试数据分析70-71
• 5.5.3 系统测试结果分析71-76
• 5.6 本章小结76-77
• 结论77-78
• 参考文献78-82
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果82-84
• 致谢84

，

本文编号：784259