基于數(shù)據(jù)集的社交特性挖掘.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)和普適計算的迅速發(fā)展，越來越多的社交行為被以數(shù)據(jù)的形式記錄下來并被制作成為社交數(shù)據(jù)集。基于這些社交數(shù)據(jù)集，社會學(xué)、行為學(xué)、傳播學(xué)、人類學(xué)等眾多領(lǐng)域的研究學(xué)者，以及研發(fā)、生產(chǎn)、廣告、營銷等眾多領(lǐng)域的從業(yè)人士紛紛聚焦于這些社交數(shù)據(jù)上。研究人員希望通過多種不同角度對海量社交數(shù)據(jù)進行挖掘，從而分析挖掘人們潛在的社交特征和規(guī)律。本文從社交數(shù)據(jù)多元性的角度出發(fā)，采集并制作了包含三維社交數(shù)據(jù)的移動社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集并基于該數(shù)據(jù)集探究人們的社交特

2、性。其中主要工作和貢獻包括以下幾個方面:
　　本文首先介紹了社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集和社交網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)的定義、研究現(xiàn)狀及其挑戰(zhàn)，進而引出多維社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集研究的意義。隨后本文介紹了三維社交數(shù)據(jù)采集方案，包括現(xiàn)實社交信息采集方案、虛擬社交信息采集方案和自我評定信息采集方案。針對采集到的三維社交數(shù)據(jù)，對用戶多維社交特性進行了一系列的分析:對用戶運動數(shù)據(jù)進行了社區(qū)劃分，并從地理位置社區(qū)視角出發(fā)，深入分析了用戶的相遇特性、移動特性和社區(qū)特性;從社交

3、網(wǎng)絡(luò)圖的角度分別定義了四種網(wǎng)絡(luò):移動社交網(wǎng)絡(luò)，虛擬社交網(wǎng)絡(luò)，好友社交網(wǎng)絡(luò)和密友社交網(wǎng)絡(luò)，并從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞囊暯且来翁接懥诉@四種網(wǎng)絡(luò)的多種網(wǎng)絡(luò)特征，包括:網(wǎng)絡(luò)稠密性、小世界特性、網(wǎng)絡(luò)同構(gòu)性和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似性;探討分析了用戶的社交關(guān)系和性格特征，提出了社交關(guān)系預(yù)測問題和性格特征預(yù)測問題，并利用現(xiàn)實和虛擬社交數(shù)據(jù)來預(yù)測自我評定的社交關(guān)系和性格特征。最后對全文進行了總結(jié)，并提出了下一步的研究方向。
　　本文采集并制作了第一個包含三維社交數(shù)據(jù)的移