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毕业论文 动态社会网络的用户行为建模与预测

  • 简介:毕业论文-动态社会网络的用户行为建模与预测,共79页,31500字,中文摘要,随着互联网的飞速发展以及Web 2.0时代的到来,网络呈现出越来越真实的,社会性。大量的社会网络资源充斥于互联网的每个角落。而随着对于社会网络,研究的深入,
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适用专业:计算机科学与技术
适用年级:大学
论文编号:209529

论文简介:
毕业论文-动态社会网络的用户行为建模与预测,共79页,31500字
中文摘要
随着互联网的飞速发展以及Web 2.0时代的到来,网络呈现出越来越真实的
社会性。大量的社会网络资源充斥于互联网的每个角落。而随着对于社会网络
研究的深入,研究动态社会网络中的用户行为显得更加重要。用户的动态行为
会被各种各样的因素影响,诸如个人兴趣,社会影响以及社会中整体的趋势。
然而,目前并没有相关的论文对用户的动态行为进行系统的研究,包括动态社
会网络中用户行为如何演化,以及不同的因素如何影响用户的行为。
本文提出了动态抗噪音因子图模型(Noise Tolerant Time-varying Factor
Graph Models (简称NTT-FGM)),来对用户的动态行为进行建模和预测。为了
更准确地建模,这个模型同时考虑了社会网络的结构,用户的属性以及用户行
为的历史记录。具体地说,某个用户在 t 时刻的行为是由她在 t 时刻的隐行为
状态决定的。而这个隐行为状态受到多种因素的影响,包括她自己的属性,她
自己在 t ? 1 时刻的隐行为状态以及她朋友在 t 和 t ? 1 时刻的隐行为状态。本文
通过对动态社会网络中的用户行为进行数据分析来验证这些想法,然后形式化
地定义了动态社会网络中用户行为建模的问题,并且提出了动态抗噪音因子图
模型(NTT-FGM)。针对模型的求解,本文结合线性连续系统和马尔科夫随机
场中的理论提出了高效的算法。同时为了满足社会网络的复杂性和处理大规模
数据的要求,本文提出并实现了基于MPI的算法并行化。
最后,本文通过在三个真实的数据集(Twitter,Flickr,Arnetminer)上的
实验验证了动态抗噪音因子图模型的有效性。实验结果表明,就F1-Measure而
言,提出的模型比基线算法(SVM,wvRN)高出10%-20%。同时,在5台4核
机器上运行的并行算法可以达到13 倍到17倍的加速比。
关键词:动态社会网络中用户行为建模力分析
ABSTRACT
Users’ behaviors (actions) in a social network are in?uenced by various factors
such as personal interests, social in?uence, and global trends. However, few publica-
tions systematically study how social actions evolve in a dynamic social network and
to what extent di?erent factors a?ect the user actions.
In this paper, we propose a Noise Tolerant Time-varying Factor Graph Model
(NTT-FGM) for modeling and predicting social actions. NTT-FGM simultaneously
models social network structure, user attributes and user action history for better pre-
diction of the users’ future actions. More speci?cally, a user’s action at time t is gen-
erated by her latent state at t, which is in?uenced by her attributes, her own latent state
at time t ? 1 and her neighbors’ states at time t and t ? 1. Based on this intuition, we
formalize the social action tracking problem using the NTT-FGM model; then present
an e?cient algorithm to learn the model, by combining the ideas from both continuous
linear system and Markov random ?eld.
Finally, we present a case study of our model on predicting future social actions.
We validate the model on three di?erent types of real-world data sets. Qualitatively, our
model can discover interesting patterns of the social dynamics. Quantitatively, exper-
imental results show that the proposed method outperforms several baseline methods
for social action prediction.
Key words: Social action tracking uence analysis
目 录
第 1 章 绪论 ............................................................................1
1.1 引言 ...............................................................................1
1.2 动态社会网络的用户行为问题定义 ...........................................2
1.3 论文的主要工作..................................................................3
1.4 论文的组织 .......................................................................5
第 2 章 社会网络的研究现状 .........................................................6
2.1 动态社会网络分析 ...............................................................6
2.1.1
2.1.2
2.1.3
动态社会网络模型...........................................................6
动态随机模型 ................................................................7
行为选择与影响力分析 .....................................................8
2.2 社会影响力分析..................................................................9
2.2.1
2.2.2
定性分析......................................................................9
定量分析.................................................................... 10
2.3 群组行为分析 .................................................................. 12
2.4 社会网络的研究现状小结 .................................................... 14
第 3 章 社会网络行为动态建模 .................................................... 15
3.1 数据分析 ........................................................................ 15
3.2 问题形式化定义................................................................ 17
3.3 动态抗噪音因子图模型 ....................................................... 19
3.4 模型的学习 ..................................................................... 22
3.4.1
3.4.2
学习算法.................................................................... 23
社会行为的预测 ........................................................... 26
3.5 算法并行实现 .................................................................. 26
3.6 社会网络行为动态建模小结.................................................. 28
III
第 4 章 实验结果分析 ............................................................... 29
4.1 实验数据 ........................................................................ 29
4.2 基线算法 ........................................................................ 30
4.3 结果分析 ........................................................................ 31
4.3.1
4.3.2
4.3.3
4.3.4
评价方法.................................................................... 31
预测效果.................................................................... 31
算法效率比较 .............................................................. 33
定性的样例研究 ........................................................... 34
4.4 实验结果分析小结 ............................................................. 36
第 5 章 结论和进一步的工作 ....................................................... 37
5.1 论文总结 ........................................................................ 37
5.2 进一步的工作 .................................................................. 37
插图索引 ................................................................................ 39
表格索引 ................................................................................ 40
公式索引 ................................................................................ 41
参考文献 ................................................................................ 43
致 谢 ................................................................................... 47
声 明 ................................................................................... 48
附录 A
外文资料的调研阅读报告或书面翻译 ................................... 49
A.1 Identify In?uence and Qualitative Analysis ................................... 49
A.1.1 In?uence and Correlation .................................................. 50
A.1.2 Three Degree of In?uence.................................................. 50
A.1.3 Strong tie and Weak tie ..................................................... 51
A.2 Quantitative Analysis and Application ........................................ 52
A.2.1 Quantifying In?uence ...................................................... 53
A.2.2 Selection and In?uence ..................................................... 54
A.2.3 In?uence and Action........................................................ 56
IV
A.2.4 In?uence and Interaction ................................................... 57
A.2.5 In?uence and Link Analysis ............................................... 57
A.3 In?uence Maximization and Viral Marketing ................................. 58
A.3.1 Di?usion in?uence Model.................................................. 59
A.3.1.1 General threshold model ............................................... 59
A.3.1.2 General cascade model................................................. 59
A.3.2 Maximizing the Spread of In?uence ....................................... 60
A.3.2.1 High-degree Heuristic.................................................. 60
A.3.2.2 Low-distance Heuristic ................................................ 60
A.3.2.3 Greedy Algorithm ...................................................... 60
A.3.2.4 Fast In?uence Maximization........................................... 61
A.3.3 Learning to Predict the Customers ......................................... 62
A.4 Conclusion ...................................................................... 63
参考文献 ................................................................................ 64
在学期间参加课题的研究成果 ....................................................... 67


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