基于興趣的社群垂直化分類方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，越來越多的社交媒體開始出現(xiàn)，人與人之間的互動更加頻繁，社群以其獨特的結(jié)構(gòu)特征在復(fù)雜的社交網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)。當前，對社交網(wǎng)絡(luò)中的社群進行分類的算法有很多，其中實現(xiàn)垂直化分類的算法較少，對社群進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，在解決了對社群中用戶需求定位不準問題的同時，對未來發(fā)展社群的經(jīng)濟和營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社交網(wǎng)絡(luò)中的社群進行垂直化分類。
　　以用戶興趣作為

2、研究對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，并對社群結(jié)構(gòu)特征以及社群類別進行分析，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;然后對興趣模式進行分析，確定要研究社群中的用戶興趣要解決的兩個關(guān)鍵問題;并通過分析傳統(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兩個角度描述興趣模型;然后，結(jié)合線上社交網(wǎng)絡(luò)的特點，建立一種混合式興趣

3、模型。以線上社交網(wǎng)絡(luò)實例驗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，通過分析出的用戶興趣計算用戶節(jié)點間的興趣相似度，以傳統(tǒng)社群分類的標準為基礎(chǔ)，提出一種基于興趣度加權(quán)的模塊度計算方式作為分類標準，通過matlab對算法進行實現(xiàn)，并與傳統(tǒng)算法進行對比，從社群劃分數(shù)目、模塊度以及興趣內(nèi)聚特性三個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態(tài)性特征的模型分析為基礎(chǔ)進行社群垂直分類，不僅可以