社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)及其關(guān)系的研究.pdf

1、在線社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，沖擊和改變著人們的生活和思維方式。于無(wú)形之中，人們已成為各種社交網(wǎng)絡(luò)中的一員，比如，在各種諸如QQ，微博等通訊社交網(wǎng)絡(luò)中，人們發(fā)表著自己的生活瑣事，抒寫著自己的心情故事。在社交網(wǎng)絡(luò)中人們不僅僅表達(dá)自己的生活，同時(shí)也洞察周圍的人和事。對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)的研究也具有重要的實(shí)際意義和理論意義，比如有針對(duì)性的研究社交網(wǎng)絡(luò)中某一個(gè)用戶，可以有的放矢的推薦產(chǎn)品、推薦朋友、或者引導(dǎo)某種輿論觀點(diǎn)的傳播等。如何將具體的社交網(wǎng)絡(luò)抽象成網(wǎng)絡(luò)拓

2、撲圖，研究網(wǎng)絡(luò)圖的節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)關(guān)系正是本文所討論的主題。
　　不同的社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中，節(jié)點(diǎn)和邊代表不同的實(shí)際意義，比如在Facebook社交網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)表示用戶，邊表示用戶之間的朋友、轉(zhuǎn)發(fā)等關(guān)系。本文也考慮了不同社交網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，主要的研究工作從兩個(gè)方面展開。
　　首先，社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的研究。社交網(wǎng)絡(luò)中，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的重要程度不一樣，其影響力也不盡相同，對(duì)節(jié)點(diǎn)影響力的度量可以幫助用戶或商家找到影響力大的用戶。本文提出了一種在微博社交

3、網(wǎng)絡(luò)中評(píng)價(jià)用戶的影響力的算法，和傳統(tǒng)的用戶影響力的評(píng)價(jià)方法相比，綜合考慮用戶的活躍度和用戶所發(fā)微博質(zhì)量?jī)蓚€(gè)方面的因素。通過(guò)在公開語(yǔ)料集和真實(shí)數(shù)據(jù)中的實(shí)驗(yàn)，表明該方法是可行的，并比傳統(tǒng)的用戶影響力的評(píng)價(jià)方法更能客觀真實(shí)的反映用戶的實(shí)際影響力。
　　其次，社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)關(guān)系的研究。如何預(yù)測(cè)社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的鏈接情況，本文從節(jié)點(diǎn)屬性和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)兩個(gè)方面對(duì)節(jié)點(diǎn)的未知鏈接進(jìn)行研究。在對(duì)以往傳統(tǒng)方法基于節(jié)點(diǎn)鄰近度和基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的方法總結(jié)后，

4、提出了基于AdaBoost提升算法對(duì)未知鏈接進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)在公開的數(shù)據(jù)集科學(xué)論文合著網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行，和傳統(tǒng)的基于節(jié)點(diǎn)屬性和基于路徑的方法等單一的弱分類器都進(jìn)行了比較，證明基于AdaBoost方法的強(qiáng)分類器能更準(zhǔn)確的提高未知鏈接的準(zhǔn)確率，提高分類性能。
　　最后，對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)及其關(guān)系的研究進(jìn)行了歸納和總結(jié)，并提出了對(duì)未來(lái)工作的展望。對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)的研究，可以從不同的側(cè)重點(diǎn)進(jìn)行，每一種算法都有其不足和改進(jìn)之處，對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)的研究在實(shí)際的應(yīng)用