版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,越來(lái)越多的社交媒體開始出現(xiàn),人與人之間的互動(dòng)更加頻繁,社群以其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)特征在復(fù)雜的社交網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)。當(dāng)前,對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的社群進(jìn)行分類的算法有很多,其中實(shí)現(xiàn)垂直化分類的算法較少,對(duì)社群進(jìn)行垂直化分類不僅可以更直觀的了解社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性,在解決了對(duì)社群中用戶需求定位不準(zhǔn)問題的同時(shí),對(duì)未來(lái)發(fā)展社群的經(jīng)濟(jì)和營(yíng)銷也具有顯著的意義。本次研究的目的就是找到一種有效的方法對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的社群進(jìn)行垂直化分類。
以用戶興趣作為
2、研究對(duì)象是垂直化分類的一種主要手段,本文首先闡述了興趣、社群、垂直化分類以及垂直化社群的定義,并對(duì)社群結(jié)構(gòu)特征以及社群類別進(jìn)行分析,指出興趣社群中用戶主要分為社群領(lǐng)袖以及普通用戶兩類;然后對(duì)興趣模式進(jìn)行分析,確定要研究社群中的用戶興趣要解決的兩個(gè)關(guān)鍵問題;并通過(guò)分析傳統(tǒng)分類算法的局限性,確定本文研究方向。
其次,根據(jù)常見的興趣模型表示方式,提出可以從定性定量?jī)蓚€(gè)角度描述興趣模型;然后,結(jié)合線上社交網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),建立一種混合式興趣
3、模型。以線上社交網(wǎng)絡(luò)實(shí)例驗(yàn)證興趣模型的正確性。
最后,以社群網(wǎng)絡(luò)圖作為社群結(jié)構(gòu)的抽象表達(dá),通過(guò)分析出的用戶興趣計(jì)算用戶節(jié)點(diǎn)間的興趣相似度,以傳統(tǒng)社群分類的標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ),提出一種基于興趣度加權(quán)的模塊度計(jì)算方式作為分類標(biāo)準(zhǔn),通過(guò)matlab對(duì)算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn),并與傳統(tǒng)算法進(jìn)行對(duì)比,從社群劃分?jǐn)?shù)目、模塊度以及興趣內(nèi)聚特性三個(gè)角度分析方法的合理性以及優(yōu)劣。
本文研究以反映用戶興趣動(dòng)態(tài)性特征的模型分析為基礎(chǔ)進(jìn)行社群垂直分類,不僅可以
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于興趣的社群垂直化分類方法研究.pdf
- 基于通訊數(shù)據(jù)的社群分類.pdf
- 基于半監(jiān)督優(yōu)化分類的入侵檢測(cè)方法研究.pdf
- 基于多元圖表示原理的可視化分類方法研究.pdf
- 面向企業(yè)興趣的文本自動(dòng)分類及基于本體的文本索引方法研究.pdf
- 基于興趣分類的用戶行為分析系統(tǒng)的研究.pdf
- 基于感興趣區(qū)域的圖像分類研究.pdf
- 基于感興趣區(qū)域的h.264計(jì)算資源優(yōu)化分配方法研究
- 基于興趣點(diǎn)的圖像檢索方法研究.pdf
- 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則分類的web用戶興趣預(yù)測(cè).pdf
- 基于垂直分類數(shù)據(jù)K-Means聚類隱私保持挖掘方法.pdf
- 基于規(guī)則的分類方法研究.pdf
- 基于極化分解的極化SAR圖像分類.pdf
- 基于空間SSIM度量的ROI提取用于圖像優(yōu)化分類方法.pdf
- 基于興趣分類的用戶行為分析系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì).pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高校學(xué)生興趣分類研究.pdf
- 基于河流阻力規(guī)律的河型參數(shù)化分類方法與河型演變特征研究.pdf
- 基于垂直專業(yè)化分工的加工貿(mào)易結(jié)構(gòu)升級(jí)研究.pdf
- 基于用戶興趣模型的服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法研究.pdf
- 基于用戶興趣的微博推薦方法研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論