在线社会网络的用户影响力排名研究

在线社会网络的用户影响力排名研究

论文摘要

近几年,随着Web2.0技术的广泛应用,提供人们紧密联系、展现自我和资源共享的在线社会网络得到快速发展,并对经济和社会产生了重要的影响。虽然在线社会网络拥有庞大的用户群和不断增长的网站流量等优势,但当前在线社会网络并没有利用这种优势获得稳定的收益,盈利模式仍处于探索阶段并需要进一步的发展。基于上述背景,本文研究了在线社会网络的用户的影响力排名,为在线社会网络的虚拟营销等商业活动提供一定的理论基础。本文对在线社会网络上用户的行为和人际关系进行了定量分析,从两方面考察了用户的影响力:活跃性和人际关系,活跃性体现了用户的实时状态,是用户的动态的影响力体现,人际关系是用户的潜在的和静态的影响力,它们分别体现了用户的不同方面的影响力。因此本文分别基于活动图和连接图构建了用户影响力排名模型,并借鉴PageRank算法对用户影响力排名。为满足用户影响力排名的实际应用需求,设计了综合考虑活跃性和人际关系的用户整体影响力排名模型。最后使用在线社会站点Facebook上的数据集对影响力排名算法进行了评估,实验结果验证了三个在线社会网络影响力排名算法的准确性和有效性。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 目录
  • 第1章 绪论
  • 1.1 课题背景
  • 1.2 研究的目的和意义
  • 1.3 研究现状
  • 1.4 本文研究工作
  • 1.5 本文组织结构
  • 第2章 在线社会网络研究基础
  • 2.1 在线社会网络的特点
  • 2.2 在线社会网络的组成元素
  • 2.3 在线社会网络的分类
  • 2.3.1 在线社区
  • 2.3.2 在线社交网络
  • 2.3.3 在线社会媒体
  • 2.3.4 其他在线社会网络
  • 2.4 相关理论和技术
  • 2.4.1 数据挖掘
  • 2.4.2 社会网络分析
  • 2.4.3 图论
  • 2.4.4 复杂网络
  • 2.4.5 Web 2.0
  • 2.4.6 采样算法
  • 2.5 数据集
  • 2.6 数据集特征
  • 2.7 本章小结
  • 第3章 基于用户影响力的排名模型和算法
  • 3.1 马尔科夫过程
  • 3.2 PageRank算法
  • 3.3 影响力因子
  • 3.4 活动图
  • 3.4.1 在线社会网络中的用户活动
  • 3.4.2 构建活动图
  • 3.5 连接图
  • 3.6 构建模型和算法实现
  • 3.6.1 构建模型
  • 3.6.2 基于活动图的用户影响力排名
  • 3.6.3 基于连接图的用户影响力排名
  • 3.6.4 基于应用的用户整体影响力排名
  • 3.6.5 AR值和CR值的计算
  • 3.7 本章小结
  • 第4章 算法评估和分析
  • 4.1 算法评估
  • 4.1.1 AR算法评估
  • 4.1.2 CR算法评估
  • 4.1.3 IR算法评估
  • 4.2 收敛性分析
  • 4.3 相关性分析
  • 4.4 误差分析
  • 4.5 性能分析
  • 4.6 本章小结
  • 第5章 总结与展望
  • 5.1 全文总结
  • 5.2 本文贡献
  • 5.3 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 相关论文文献

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