学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于微博媒体的群体分析研究

作 者: 徐雷洋
导 师: 徐志明
学 校: 哈尔滨工业大学
专 业: 计算机科学与技术
关键词: 微博媒体 人物兴趣模型 相关性计算 信息推荐
分类号: TP393.092
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 67次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
 

内容摘要


微博媒体由成千上万的用户组成,用户之间相互联系、交流,形成了一张巨大的社会网络,在这个网络中存在多种多样的群体组织。因此,如何分析微博媒体中的网络以及如何探测出存在的群体并分析群体内用户的影响力就显得尤为重要。基于微博媒体的群体分析的研究就是通过分析群体在社会网络中的各个特征来实现群体的探测以及群体内用户影响力的分析。本文先从网络分析入手,讨论了网络分析的各种方面的研究方法和思路,然后结合微博媒体的特点来对微博媒体上群体的探测方法和群体内用户影响力的计算给出了一般性的讲究。本文的主要工作分为如下三个方面:第一,本文主要针对新浪微博上面一批身份为自然语言处理的用户节点进行网络层面的分析,首先通过新浪微博开放平台获取到用户的数据,并从中得出这批用户之间的交互性网络,然后在此交互性网络上通过传统的拓扑结构分析算法进行了计算,其中主要包括节点的影响力计算和节点的中心性计算。第二,在群体分析本文将介绍在新浪微博媒体中群体探测的相关方法,以及群体成员结构影响力和传播影响力的计算方法。第三,在网络分析和群体探测及影响力分析的研究基础上,本文给出了两个应用系统:面向微博的网络分析系统和面向微博的群体探测及影响力分析系统。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章 绪论  8-15
  1.1 课题研究背景  8-9
  1.2 微博社会群体研究现状  9-13
    1.2.1 新浪微群简介  10-12
    1.2.2 人工划分社会群组  12-13
  1.3 课题研究内容及意义  13-14
  1.4 内容组织结构  14-15
第2章 微博社会网络结构分析  15-26
  2.1 网络结构分析介绍  15-17
  2.2 节点分析介绍  17-19
  2.3 网络中节点的拓扑分析  19-22
    2.3.1 PageRank 算法介绍  19-20
    2.3.2 节点中心性计算方法介绍  20-22
  2.4 实验结果与分析  22-25
  2.5 本章小结  25-26
第3章 微博群体探测与分析  26-38
  3.1 微博群体介绍  26-27
    3.1.1 正式群体组织  26-27
    3.1.2 非正式组织群体  27
  3.2 微博群体探测  27-30
  3.3 微博群体人物影响力计算  30-35
    3.3.1 人物结构影响力  32-33
    3.3.2 人物传播影响力  33-35
    3.3.3 群体成员影响力  35
  3.4 实验结果与分析  35-37
  3.5 本章小结  37-38
第4章 基于微博媒体的群体分析的应用系统  38-54
  4.1 面向微博的网络分析系统  38-51
    4.1.1 系统来源  38
    4.1.2 系统整体框架  38-39
    4.1.3 系统功能  39-51
  4.2 面向微博的群体探测及影响力分析系统  51-53
    4.2.1 系统来源  51
    4.2.2 系统整体框架  51
    4.2.3 系统功能  51-53
  4.3 本章小结  53-54
结论  54-56
参考文献  56-59
致谢  59

相似论文

  1. 基于随机游走模型的个性化信息推荐,TP391.3
  2. 基于Web挖掘的信息提取与推荐相关研究,TP393.09
  3. 一种混合模式电子商务推荐技术的研究,TP311.13
  4. 基于本体的个性化信息推荐系统研究,TP393.09
  5. 基于广义可加logistic模型的信息推荐技术,TP391.3
  6. 基于微博的媒体营销研究,G206-F
  7. 电子商务环境下的个性化信息推荐服务及应用研究,F224
  8. 自然语言处理中词相关性知识无导获取和均衡分类器构建,TP391.1
  9. 基于用户的智能问答系统的设计与研究,TP311.52
  10. 基于微博的用户兴趣分析与个性化信息推荐,TP393.092
  11. 基于社交媒体的人物分析技术研究,TP393.092
  12. 基于媒体功能的微博价值研究,G206
  13. 微博转发研究,G206.2
  14. 基于web的优惠网购系统的设计与实现,TP391.1
  15. 基于Web数据挖掘的信息推送,TP311.13
  16. 微博媒体个性化信息推荐方法的研究,TP393.092
  17. 基于图学习的Web信息检索技术研究,TP391.3
  18. 面向动态情境的信息推荐方法及系统研究,TP391.3
  19. 面向动动情境的信息推荐方法及系统研究,TP391.3
  20. 基于内容的个性化房产信息推荐研究,TP311.52

中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 计算机网络 > 一般性问题 > 计算机网络应用程序 > 网络浏览器
© 2012 www.xueweilunwen.com