2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、社交網(wǎng)絡(luò)中由于用戶年齡、職業(yè)、興趣等的不同會呈現(xiàn)出社區(qū)結(jié)構(gòu)特性,社區(qū)發(fā)現(xiàn)是社區(qū)結(jié)構(gòu)特性的研究基礎(chǔ)和核心。社區(qū)發(fā)現(xiàn)可以分析不同社群間用戶的關(guān)系、發(fā)現(xiàn)隱藏在社區(qū)內(nèi)部的規(guī)律、追蹤網(wǎng)絡(luò)中的熱點話題等,對好友推薦、精準(zhǔn)營銷等都具有非常重要的作用。
  目前有大量的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法,而譜聚類方法是基于圖理論的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,適用于社交網(wǎng)絡(luò)這種可以抽象成用戶關(guān)系圖的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的譜聚類算法因為時間復(fù)雜度高等原因大多應(yīng)用在節(jié)點規(guī)模比較小的網(wǎng)絡(luò)上,而社交網(wǎng)

2、絡(luò)則是具有海量用戶的網(wǎng)絡(luò),這對傳統(tǒng)的譜聚類算法提出了挑戰(zhàn)。本文主要研究內(nèi)容就是將現(xiàn)在應(yīng)用非常廣泛的分布式大數(shù)據(jù)計算框架 Hadoop應(yīng)用到大規(guī)模社區(qū)發(fā)現(xiàn)中,針對社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的特性,設(shè)計了合理的用戶相似度模型,彌補了傳統(tǒng)的譜聚類算法無法確定聚類個數(shù)、計算耗時長等缺陷,使其在大規(guī)模社區(qū)發(fā)現(xiàn)問題上的效率得以提高,以解決傳統(tǒng)譜聚類算法只能適用于小規(guī)模社區(qū)發(fā)現(xiàn)等問題。
  本文針對譜聚類算法無法確定社區(qū)個數(shù)的缺點,提出了在社區(qū)結(jié)構(gòu)明顯的場景

3、下應(yīng)用基于PageRank的社區(qū)數(shù)目發(fā)現(xiàn)算法,得益于PageRank算法良好的并行性,使其可以在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中運用并行計算來提高發(fā)現(xiàn)社區(qū)數(shù)目的效率;在社區(qū)結(jié)構(gòu)不明顯的網(wǎng)絡(luò)中,提出基于模塊度優(yōu)化的譜聚類算法來發(fā)現(xiàn)社區(qū)數(shù)目。本文選用被公眾使用較多的微博社交網(wǎng)絡(luò)作為實驗驗證,微博中用戶有微博內(nèi)容、關(guān)注、粉絲、交互、個人信息等眾多的屬性。
  本文綜合四類用戶屬性信息,構(gòu)建了更加合理的用戶相似度模型。針對譜聚類算法應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)這個特殊場

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