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基于信息传播的有向社会网络简化

发布时间:2017-03-29 08:47

  本文关键词:基于信息传播的有向社会网络简化,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:社会网络是WEB2.0时代的重要特征。它不仅扩展了传统互联网的功能,还大大提高了互联网用户使用网络,建设网络的积极性。它在网络维度提供的新型的用户交互手段,已经深深的影响了全世界人民的日常行为习惯。Twitter是一个典型的社会网络。Twitter中最重要的特征是信息的传播非常迅速,这个特征更多的要归功于Twitter提供的转推机制。转推机制的基本原理是,每个Twitter用户可以对任何一条推文进行转推,然后这条推文就可以立即被这个Twitter用户的所有粉丝(follower)接收到。如此以来,一旦有几个用户对某条推文进行了转推行为,那么这条推文就能以非常快的速度传播到网络的非常大的范围。Twitter对于转推行为设置了非常巧妙的实现方式,它既能保证用户一定会收到关注用户转推的所有推文,又对那些重复的推文做了系统级别的过滤。这个机制使得用户体验更加简洁,然而也对网络分析带来了许多隐蔽的问题。其中一个较为重要的问题是用户排序。目前,社会网络领域的大多用户排序工作都依赖于PageRank算法以及其变种,这些算法会建立一个基于用户关注关系的网络结构,并且假设推文在网络中的任何一条边都可以流动,这与事实上的Twitter转发机制是违背的。我们暂未见到相关文献,而此问题对于Twitter是值得研究的。本文第一次正式研究了Twitter中的转推机制,并分析了其特点,提出网络简化问题,给出可行的算法,并分析了简化问题对其他网络分析工作的影响,进一步推动了为社会网络领域的分析工作。文章从Twitter的转发机制出发,定义了网络简化问题,提出了基于传播三角形模型的算法,并进行了多种优化。为了提高算法的应用范围,还提出了在无向图上的网络简化算法。在实验部分,我们在实际的Twitter数据集上运行了简化算法,验证了算法的可行性;并在数据集上对用户进行了排序,分析了简化算法对于排序结果的影响,验证了算法的有效性。最后实现了一个原型系统,使得简化工作的效果更加直观。
【关键词】:社会网络 Twitter 有向图 网络简化
【学位授予单位】:北京工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP393.09;G206
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第1章 绪论8-14
  • 1.1 研究背景与意义8-10
  • 1.1.1 学术背景9
  • 1.1.2 理论意义9
  • 1.1.3 实际意义9-10
  • 1.2 国内外文献综述10-11
  • 1.3 相关工作11-12
  • 1.4 论文主要内容12-14
  • 第2章 有向社会网络简介14-24
  • 2.1 常见网络分析14-16
  • 2.2 Twitter简介16-20
  • 2.2.1 发表推文16-19
  • 2.2.2 关注用户19-20
  • 2.2.3 Twitter网络的数学描述20
  • 2.3 转推行为介绍20-23
  • 2.4 本章小结23-24
  • 第3章 Twitter信息传播原理的分析24-30
  • 3.1 转推行为对PageRank影响分析24-26
  • 3.2 推文信息流26-28
  • 3.3 问题定义28
  • 3.4 本章小结28-30
  • 第4章 推文传播图算法的优化30-42
  • 4.1 基础传播三角形模型30-32
  • 4.2 带延长线的传播三角形模型32-35
  • 4.3 优化算法35-38
  • 4.4 无向网络算法38-41
  • 4.5 本章小结41-42
  • 第5章 用户排序影响分析42-48
  • 5.1 PageRank算法42-44
  • 5.2 TwitterRank算法44-45
  • 5.3 用户排序影响分析45-47
  • 5.4 本章小结47-48
  • 第6章 实验部分48-56
  • 6.1 实验数据48-49
  • 6.2 算法效率49-50
  • 6.3 算法效果50-51
  • 6.4 应用系统51-55
  • 6.4.1 开发环境51
  • 6.4.2 系统设计51-52
  • 6.4.3 关键代码52-53
  • 6.4.4 系统展示53-55
  • 6.5 本章小结55-56
  • 第7章 课题总结56-58
  • 7.1 本文工作总结56-57
  • 7.2 未来工作展望57-58
  • 参考文献58-62
  • 致谢62

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