学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

社交网络平台拓扑分析及算法研究

作　者: 高雅
导　师: 孙礼
学　校: 北京邮电大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 社交网络社交网络分析社交搜索推荐算法
分类号: TP393.02
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 460次
引　用: 2次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着web 2.0的不断普及与发展,目前社交网络已经成为互联网上的重要应用,各类社交网站与服务层出不穷,用户数持续增长,带来了十分可观的经济效益与研究价值。对社交网络的网络拓扑特性进行分析,从而探究社交网络发展中存在的优势与劣势成为了一个新的研究方向；同时如何发挥社交网络的优势,以主动模式满足用户个性化的服务要求,成为社交网络服务面临的挑战性课题之一。本文根据自主开发的社交网络平台YOU的数据对该社交网络进行拓扑分析,并在此基础上提出了基于社交网络的用户请求定向推荐算法,并利用该算法对系统进行优化,最后通过实际数据验证了该算法的优点。本文的主要研究内容包括：第一：社交网络分析SNA。本文利用SNA中的可视化分析和网络拓扑分析方法,对SNS校园社交网络平台YOU的数据进行采集和分析,证明了YOU作为社交网络,具有无标度和小世界的特性。同时根据网络特征中反映出来的不足,提出了需要提供一种服务,既能够通过现有社交关系促进借物行为的产生与进行；又能够通过该服务,利用借物行为来促进社交关系的生成和发展。第二：社交搜索技术。本文改进了以往算法中对社交网络中的社交元素涵盖的单一性,综合了社交网络中多种静态与动态的数据,通过结合用户在社交平台上产生的静态用户数据,以及通过与其他用户互动、发布新内容等行为产生的动态数据,结合社交搜索方法和实际系统的需求,提出了一种基于社交平台的按需定制的推荐算法——SRDR算法(Social Requests Directed Recommendation Algorithm)。该算法包括三个模块：SRDR-FR好友关系度、SRDR-PR用户基本资料匹配度和SRDR-C动态数据上下文匹配度,最后通过归一化进行统一。在算法性能测试方面,本文将SRDR算法应用到实际YOU系统中,采用实际用户数据→实际用户反馈的方法,验证了SRDR算法作为基于社交平台的按需定制的推荐算法,优于传统的关键字搜索方法和随机推荐方法,可以满足用户的定向需求并保证推荐的准确性。证明了SRDR算法结合用户社交信息与用户上下文信息,能够很好的满足社交网络的发展以及用户对系统能够进行个性化反馈的需求,为用户的请求及时提供具有社交性的有效反馈。

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-10
第一章绪论  10-19
  1.1 社交网络的基本概念  10-14
    1.1.1 SNS概念  10-11
    1.1.2 SNS的基本功能与特征  11-13
    1.1.3 SNS的发展  13-14
  1.2 社交网络的研究历史  14-15
    1.2.1 六度分割理论  14
    1.2.2 二八法则  14-15
    1.2.3 当前研究领域  15
  1.3 当前国内外研究现状  15-16
  1.4 本文主要研究工作  16-18
  1.5 论文组织结构  18-19
第二章 SNS相关技术概述  19-28
  2.1 社交网络分析SNA  19-21
    2.1.1 SNA基本概念  19
    2.1.2 SNA研究内容  19-21
    2.1.3 当前SNA分析基本流程与方法  21
  2.2 社交网络搜索技术  21-23
    2.2.1 社交网络搜索概念  21-22
    2.2.2 社交网络搜索特点  22
    2.2.3 社交网络搜索的研究内容与方法  22-23
  2.3 移动社交网络技术MSNS  23-27
    2.3.1 MSNS概念  23-25
    2.3.2 MSNS特点与优势  25-27
  2.4 本章总结  27-28
第三章 SNS校园社交平台YOU的数据及需求分析  28-44
  3.1 校园社交平台YOU简介  28-29
  3.2 YOU数据分析方法  29-33
    3.2.1 数据源  29-30
    3.2.2 基本分析参数  30-31
    3.2.3 分析工具  31-33
  3.3 YOU数据分析结果  33-43
    3.3.1 用户好友关系网络分析结果  34-40
    3.3.2 用户群组关系网络分析结果  40-43
  3.4 社交需求分析  43
  3.5 本章总结  43-44
第四章基于社交网络的用户请求定向推荐算法(SRDR)设计  44-51
  4.1 算法设计思想  44-45
  4.2 算法流程设计  45-47
  4.3 算法具体设计  47-50
    4.3.1 SRDR-FR好友关系度  47-48
    4.3.2 SRDR-PR用户基本资料匹配度  48-49
    4.3.3 SRDR-C上下文匹配度  49
    4.3.4 算法总述  49-50
  4.4 本章总结  50-51
第五章 SRDR基于校园社交平台YOU的设计与验证  51-64
  5.1 验证平台及开发环境  51-54
  5.2 系统设计与系统交互  54-56
  5.3 伪码实现  56-58
  5.4 利用Matlab进行用户数据测试  58-63
    5.4.1 用户数据获取  58-59
    5.4.2 验证方法与结果  59-63
  5.5 本章总结  63-64
第六章总结与展望  64-66
  6.1 论文工作总结  64-65
  6.2 进一步的研究工作  65-66
参考文献  66-70
附录1 论文使用缩写说明  70-71
致谢  71-72
攻读学位期间发表或已录用的学术论文  72

社交网络平台拓扑分析及算法研究

内容摘要

全文目录

相似论文