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文檔簡介
1、隨著信息數(shù)據(jù)類別的多樣化和數(shù)據(jù)關(guān)系的復(fù)雜化,信息網(wǎng)絡(luò)正在向異構(gòu)化方向發(fā)展。因此,如何借助網(wǎng)絡(luò)分析的手段,從異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中挖掘出有用知識(shí)是信息檢索和知識(shí)挖掘面臨的新課題。在異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中,參與知識(shí)挖掘的關(guān)鍵元素主要包括數(shù)據(jù)、服務(wù)和人類活動(dòng)。上述元素中,以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為代表的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式為海量信息提供了結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)管理模式;以Web服務(wù)為代表的功能提供方式為構(gòu)建公開化、松耦合的信息平臺(tái)奠定了基礎(chǔ);以微博為代表的社交網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)形式提供了新型的數(shù)
2、據(jù)共享和信息交互方式。隨著數(shù)據(jù)類別的多樣化、服務(wù)訪問的頻繁化以及社交活動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)化,人們對個(gè)性化的數(shù)據(jù)查詢、聚類分析、活動(dòng)預(yù)測等需求與日俱增,因此,對異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)分析模型及其在信息檢索和知識(shí)挖掘中的應(yīng)用研究具有理論及現(xiàn)實(shí)工程意義。
針對異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)發(fā)展趨勢及面臨的新課題,基于異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中異構(gòu)對象關(guān)系挖掘與異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)描述模型,研究了異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)排序函數(shù);基于描述模型和排序函數(shù),結(jié)合Web服務(wù)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫元組網(wǎng)絡(luò)
3、與社交網(wǎng)絡(luò),研究了異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)分析模型的新型聚類分析、排序以及活動(dòng)預(yù)測方法。
論文研究的主要工作包括:
①結(jié)合信息網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)化發(fā)展趨勢,基于對聚類、個(gè)性化查詢與社交網(wǎng)絡(luò)預(yù)測等研究現(xiàn)狀及存在問題的分析,借助形式化方法研究了異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的描述模型。
?、诨诋悩?gòu)信息網(wǎng)絡(luò)描述模型,提出了基于異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)分析的排序方法。根據(jù)不同網(wǎng)絡(luò)連接形式和排序規(guī)則,該排序方法定義了4種不同類型的排序函數(shù)。不同排序函數(shù)的實(shí)例分析對比研
4、究表明,該排序方法可為網(wǎng)絡(luò)分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)排序方法支撐。
?、坭b于以屬性為計(jì)算依據(jù)的聚類不支持異構(gòu)數(shù)據(jù)、忽略數(shù)據(jù)排序等問題,從關(guān)系的維度出發(fā),提出了基于異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)分析的聚類算法。基于該聚類算法,以Web服務(wù)聚類為例,提出了基于異構(gòu)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)分析的服務(wù)聚類算法SNTClus。SNTClus算法基于服務(wù)標(biāo)簽等各參與方對象及關(guān)系構(gòu)建異構(gòu)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)描述模型,基于服務(wù)排序模型構(gòu)建聚類多維度量模型,借助網(wǎng)絡(luò)劃分和排序循環(huán)迭代方法實(shí)現(xiàn)Web服務(wù)
5、聚類。以Titan服務(wù)集為數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明,SNTClus算法的服務(wù)聚類時(shí)間開銷代價(jià)低、聚類準(zhǔn)確度高。
④針對當(dāng)前信息查詢中個(gè)性化支持程度低等問題,提出了基于異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)分析的個(gè)性化查詢方法。該方法研究以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為例,針對當(dāng)前關(guān)系型數(shù)據(jù)庫個(gè)性化top-k查詢要求,提出了基于異構(gòu)元組網(wǎng)絡(luò)分析的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫排序方法RNRank。RNRank排序方法基于異構(gòu)元組網(wǎng)絡(luò)提取和異構(gòu)元組網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)分析構(gòu)建元組排序模型,按照是否考慮
6、數(shù)據(jù)類別屬性分別提出單類別數(shù)據(jù)元組排序算法RNRank-I和多類別條件下基于聚類分析的數(shù)據(jù)元組排序算法RNRank-II。以IMDB電影數(shù)據(jù)集和 German Credit信息卡數(shù)據(jù)集為測試數(shù)據(jù)庫的實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明,RNRank算法具有較高的數(shù)據(jù)排序效率和排序準(zhǔn)確度。
?、轂榱藢?shí)現(xiàn)對社交網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)的預(yù)測,提出了基于異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)分析的社交網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)預(yù)測模型。該模型基于不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性的4種信息活動(dòng)預(yù)測方法,通過相對準(zhǔn)確率對比,采用不同
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