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基于社会媒体的社交圈识别研究

作　者: 张一博
导　师: 秦兵
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 计算机技术
关键词: 社会计算众包社交圈识别近似完全子图模型不完全信息图模型
分类号: TP393.092
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 44次
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内容摘要

社会媒体已经渐渐成为在线交流的最重要的工具之一。随着如“推特”，“新浪微博”等微博客网站的兴起，目前世界范围有100,000,000以上的人在使用微博客服务。微博客，简称微博，是一种同时具备社会网络和新闻媒体两种功能的网络服务微博作为一种媒体和交流平台，在世界范围已经越来越流行，在国内，近两年社会媒体刚刚兴起，随着社会媒体的发展，新浪微博成为这个群体中的佼佼者。短短两年的时间发展到3亿用户。用户不通过允许就可以关注任何其他用户，并且阅读相关的公开信息。大多数的用户关注很多名人和公开的媒体，但是这些名人并不会去关注每一个关注他们的人。这种在用户网络中产生大量的单项关注关系，并且在关注列表和粉丝列表当中得以展现。这导致了我们很难去得到用户的真实朋友，因为他们隐匿于粉丝和关注列表当中。我们提出基于近似完全子图和基于不完全信息图两种通用的模型，用来在社会媒体当中进行用户真实朋友的挖掘，并且将他们自动地分置到不同的社交圈，通过用户之间的关系远近将这一方案实现。为了评测算法的质量，我们在新浪微博上面开发了一个应用，用来判断新浪微博上用户的真实朋友和社交圈的划分。用户可以在应用自动给出社交圈划分的结果之后对相关结果进行调整。我们通过这样的调整过程得到我们算法的准确性评价。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章绪论  8-18
  1.1 课题背景及意义  8-11
    1.1.1 课题背景  9-10
    1.1.2 研究意义  10-11
  1.2 研究现状及分析  11-17
    1.2.1 面向社会媒体的社交圈识别的定义及相关概念  12-13
    1.2.2 国内外研究现状与分析  13-17
  1.3 本文各章节主要内容安排  17-18
第2章基于众包的评测数据集构建  18-26
  2.1 引言  18
  2.2 传统评测数据集构建方法  18-20
  2.3 基于众包评测数据集构建方法  20-23
    2.3.1 评测数据集构建方法  21-22
    2.3.2 评测数据集规模和质量  22-23
  2.4 基于社会化媒体的社交圈识别评价方法  23-24
  2.5 本章小结  24-26
第3章基于近似完全子图的社交圈识别  26-36
  3.1 引言  26-27
  3.2 近似完全子图模型的基本原理  27-28
    3.2.1 近似完全子图的定义及相关概念  27-28
    3.2.2 社交圈归属的概念  28
  3.3 基于近似完全子图的社交圈识别方法  28-31
    3.3.1 用户关系获取  29
    3.3.2 好友排序  29-30
    3.3.3 归属度计算  30
    3.3.4 近似完全子图划分  30-31
  3.4 实验结果与分析  31-35
    3.4.1 社交圈识别实验结果  32
    3.4.2 K-means 聚类结果  32-33
    3.4.3 归属度阈值实验结果  33-34
    3.4.4 结果与分析  34-35
  3.5 本章小结  35-36
第4章基于不完全信息图方法的社交圈识别  36-47
  4.1 引言  36
  4.2 不完全信息图模型基本原理  36-37
  4.3 基于不完全信息图的社交圈识别方法  37-45
    4.3.1 不完全信息图的构建  38-39
    4.3.2 节点距离的计算  39-41
    4.3.3 基于距离的 SHRINK 社交圈识别算法  41-45
  4.4 实验结果与分析  45
    4.4.1 实验数据  45
    4.4.2 结果与分析  45
  4.5 本章小结  45-47
第5章基于社会化媒体的社交圈识别平台的设计与实现  47-55
  5.1 引言  47
  5.2 新浪微博应用“围脖集体照”  47-50
    5.2.1 系统框架  48-49
    5.2.2 系统实现  49-50
  5.3 系统性能分析  50
  5.4 系统演示  50-53
  5.5 本章小结  53-55
结论  55-57
参考文献  57-63
致谢  63

基于社会媒体的社交圈识别研究

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