基于Web挖掘的SNS網站服務模型的研究.pdf

1、SNS（Social Network Site），即社交網站。近幾年，網絡上掀起了一股社交網站的風潮，由于國內社交網站發(fā)展較晚，是借鑒外國Facebook的模式發(fā)展起來的，所以在發(fā)展的同時也帶來了很多問題，如同質化現(xiàn)象嚴重、用戶流失、產品功能單一等，人人網是國內發(fā)展較早、較具代表性的社交網站，因此本文將選取人人網為例來進行研究。
　　 Web結構挖掘是Web挖掘技術里的一個重要方面，它是一種鏈接分析技術，目前這種技術在數(shù)據(jù)挖掘領

2、域具有舉足輕重的作用。常用的Web鏈接分析算法有PageRank算法和HITS算法，本文將對兩種算法進行分析并對比兩種算法的異同，選取PageRank算法作為本文研究的算法基礎，且針對PageRank算法中的某個不足提出一種適用于本文研究的改進算法——In-PageRank算法。在改進的算法中將會考慮鏈接與鏈接之間的權重關系，而不再是簡單的將權重平分，使得結果更具說服力。最后將通過實驗對兩種算法進行對比，證明改進的In-PageRank

3、算法相比傳統(tǒng)的PageRank算法更具說服力和準確性。
　　 針對目前社交網站存在的同質化現(xiàn)象嚴重等問題，本文嘗試構建SNS網站服務模型。首先將使用In-PageRank算法計算人人網中主要頁面的PR值，按PR值的大小進行分類排序，選取PR值較大的頁面所提供的服務作為一級服務平臺的內容，PR值較小的頁面所提供的服務作為二級服務平臺的內容，基于分級服務的思想構建服務模型，同時在服務模型中加入個性化信息平臺，以便為用戶提供個性化服務