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基于HMM的社交网络连接关系研究

作　者: 闫俊杰
导　师: 程华
学　校: 华东理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 在线社交网络用户互动隐马尔科夫模型 D-S证据理论
分类号: F49
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 36次
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内容摘要

在线社交网络是以计算机为媒介相互作用而增长起来的关系网。对社交网络中的人际关系的研究与分析近年来成为热点。由于在线社交网络中用户的关系不是可见的,而是通过大量的交互活动来体现的,需要通过观察用户之间的互动来推测或者估计其关系。本文采用基于HMM的方法通过隐状态估计来分析连接关系,即以观察到的互动事件为观察状态来估计其内在的关系状态。本文首先分析了社交网络模型,社交网络主要是由节点和连接组成,而连接关系正是社交网络中用户互动所产生的结果。本文详细阐述了社交网络中的关系,并将社交关系细化为连接强度、连接深度和连接逻辑等。在此基础上用HMM对用户互动事件进行建模,这里把用户之间的阶段性的互动变化看作马尔可夫链,用户之间的关系状态作为马尔可夫隐状态,二者构成了隐马尔可夫模型。然后对学习后的HMM模型进行隐状态估计。在对HMM隐状态估计的时候,基于多个互动事件之间会产生冲突的问题,提出了用D-S代替了Viterbi算法,并对二者做了分析比较,详细分析了二者的优缺点,以及各自的优势。实验表明,在数据集较小的时候用D-S证据理论效果更明显,在数据集较大的时候用Viterbi算法更好些。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-17
  1.1 课题背景  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-12
    1.2.1 在线社交网络研究现状  10-11
    1.2.2 社交网络连接关系研究  11-12
  1.3 文献综述  12-15
  1.4 本论文研究内容  15
  1.5 论文组织与安排  15-17
第2章社交网络中的用户连接关系  17-29
  2.1 社会网络模型  17-18
  2.2 社会网络关系模型研究的问题  18-23
    2.2.1 关系分类  18-19
    2.2.2 传统的社交网络关系分析方法  19-23
  2.3 社交关系强度  23-26
    2.3.1 节点信息  25
    2.3.2 连接强度  25
    2.3.3 连接深度  25-26
    2.3.4 连接逻辑  26
  2.4 三种典型的社交网络中的关系  26-28
    2.4.1 Facebook上的关系  26-27
    2.4.2 Twitter上的关系  27
    2.4.3 Google+上的关系  27-28
  2.5 本章小结  28-29
第3章 HMM理论基础  29-40
  3.1 HMM基本结构  29-30
    3.1.1 HMM定义  29-30
  3.2 HMM基本假设  30
  3.3 HMM的三个基本问题  30-35
    3.3.1 估值问题  30-32
    3.3.2 解码问题  32-34
    3.3.3 学习问题  34-35
  3.4 HMM的经典算法  35
    3.4.1 Viterbi算法  35
  3.5 D-S证据理论  35-38
    3.5.1 基本概念  36-37
    3.5.2 证据组合规则  37-38
    3.5.3 证据距离加权组合  38
  3.6 本章小结  38-40
第4章基于HMM的社交网络中连接关系分析  40-49
  4.1 分析方法流程  40-41
  4.2 构建HMM模型  41-43
  4.3 参数训练  43-46
  4.4 隐状态估计  46-47
  4.5 冲突处理  47-48
  4.6 本章小结  48-49
第5章实验及结果分析  49-57
  5.1 人人网数据  49-53
  5.2 TWITTER数据  53-55
  5.3 本章小结  55-57
第6章总结与展望  57-58
参考文献  58-61
致谢  61

基于HMM的社交网络连接关系研究

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