社會網(wǎng)絡中關聯(lián)用戶的挖掘與分析.pdf

1、隨著計算機技術的迅速發(fā)展以及網(wǎng)絡的普及,越來越多的用戶開始通過網(wǎng)絡進行各種信息的分享與交流,社會網(wǎng)絡的概念也應運而生。在社會網(wǎng)絡中,每個行動者都與其他行動者有或多或少的關系,而社會網(wǎng)絡分析就是要建立這些關系的模型,力圖描述群體關系的結構,研究這種結構對群體功能或者群體內(nèi)部個體的影響。通過分析社會網(wǎng)絡中的人物關系,用戶可以獲悉在目標網(wǎng)絡中哪些用戶及信息是最受歡迎的或者是自己最感興趣的,這對于用戶更快更直接地進行信息的分享與交流具有很大的參

2、考價值。因此本文提出了根據(jù)社會網(wǎng)絡中個體行為的特征來挖掘和分析用戶之間的關系以及關聯(lián)關鍵字的課題研究。
　　 在社會網(wǎng)絡中,越來越多的用戶采用Blog的形式與他人來分享自己獲取的各種信息,而他人也會根據(jù)自己的興趣愛好對信息進行分享與交流。因此,本課題的研究以用戶在Blog網(wǎng)站中的行為特征為基本依據(jù),滲入挖掘和分析他們之間的人物關系,進而開發(fā)一個人物關系搜索引擎,用于搜索關聯(lián)用戶及其關聯(lián)關鍵字。在本文中,把因為某些Blog而存在關

3、系的用戶稱之為關聯(lián)用戶,該Blog的主題關鍵字則被稱為用戶關聯(lián)關鍵字。其中,Blog的主題關鍵字是通過對Blog進行分詞,然后根據(jù)TFIDF算法計算詞的權重而得到的,即Blog中權重最高的詞。
　　 本文主要研究了社會網(wǎng)絡中關聯(lián)用戶的挖掘與分析方法,設計和開發(fā)了關聯(lián)用戶查詢系統(tǒng),并以科學家網(wǎng)為例進行了驗證和分析。
　　 首先對本課題研究的意義以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行了介紹,然后闡述了在課題研究與實現(xiàn)中用到的算法基礎以及技術