社交网络中领域专家的识别研究

发布时间：2020-11-21 00:08

　　 近几年来,人们越来越离不开社交网络,无论是普通百姓,还是专家学者纷纷在网络上建立了自己账号,用来分享和接受信息。社交网络让用户便捷的获取大量信息,同时方便社交网络中任意两个人联系交流。社交网络的流行也使得越来越多的用户在遇到问题时,借助网络寻求解决问题的方法。通过社交网络解决问题通常有两种途径：一是通过检索社交网络中的信息来获取解决方法,Twitter, Facebook以及问答社交网络知乎网等平台都已积累了大量有价值的信息；二是向网络中的专家用户咨询解决。但数以亿计的网络用户中,谁是问题领域的专家,向谁咨询是一个亟待解决的问题。而专家识别的应用为解决这一问题提供了新的思路。专家发现,顾名思义是用来识别专家的方法,方便通过咨询专家解决难题。比如企业内常常会遇到某一方面的技术难题无法解决,那么向谁寻求帮助就显得非常重要。目前专家识别方法被广泛用于科学研究,不少学术研究已经成功通过学术圈子,员工邮件来往,企业员工文档实现专家的发现。鉴于以上原因,本文将专家识别这一思想应用到当前受众最广的社交网络中来,通过社交网络中的信息进行专家甄别,方便社交网络用户针对遇到的不同问题寻找各问题领域的专家,咨询解决方法。为提问者和专家搭建沟通桥梁。不少传统研究通过链接分析方法进行专家识别。但该方法无法在多主题情况下进行某一主题的专家识别。而社交网络中的用户关注的内容呈现多主题化,涉及生活各方面。为了解决这一问题,本文创新性的利用话题识别模型构造领域字典,通过领域字典将目标用户的主题范围进行限定,同时结合社交网络用户中的链接关系和个人信息综合指标进行专家评估,识别某一领域中一系列专家用户。通过基于新浪微博社交网络平台的研究,本文实现了“数据挖掘”这一领域的专家用户识别。
【学位单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2015
【中图分类】：G206
【部分图文】：

分析就是基于这种研究假设发现紧密关系来分析其背后潜在的文本意义及人??关系的方法。在本研究中，通过分析任意两个词在文本中的共现关系。之后再??过模块化的聚类算法将词分为不同的类（即不同的话题），对不同类的内容进??解读。这样利用共现关系和聚类算法可以发现文本数据中关于“护发”领域的??论话题和关键内容。??中文文本分析的第一步就是分词，本文选取了盘古分词器，设定停用词词典??，对６５１４９条微博文本进行分词，共计产生了约１３０１１个词汇。?ｆ??将１３０１１个词汇两两组合生成共词矩阵的形式，并根据任意两个词同时在微??中出现的次数，记录共现次数，共生成有效记录２５３４１２条。??利用社会化网络分析软件Ｇｅｐｈｉ，对上述１３０１１个关键词形成的共现矩阵进??可视化，得出共现关系图（见图５），节点代表关键词，节点之间的边表示词??词之间的关系。另将出度入度映射为点的大小，点越大表示出度入度越多。将??现频次映射为边的粗细，频次越高边越粗。??！？??
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本文编号：2892218