在线社会网络用户行为模型与应用算法研究

发布时间：2024-07-02 02:54

　　人类行为,由于其自身复杂性,使得探索人类的行为规律变得十分重要和有趣。也正是因为人类行为的高度复杂性,如何发现、揭示其客观规律,一直以来都吸引着来自社会学、心理学、经济学等多个学科领域学者的研究兴趣。随着网络技术的快速发展,特别是近年来以在线个人社区、在线交友网络、社交网络为代表的在线社会网络得到迅速发展,应用的普及直接带来数据量的激增,大量细致的用户行为数据被记录,大数据在线社会网络时代给了我们前所未有的机会来研究人类行为。 本论文主要在个体层面和群体层面对在线社会网络中用户行为进行了研究和探索。首先,对驱动用户行为的动力学原理进行了研究并提出用户行为动力学模型；接着,基于在模型研究中的发现讨论了在线社会网络中用户角色发现方法和热点话题分析方法；最后,作者开发了一个基于微博系统的在线社会网络用户行为分析系统。本文的创新点主要体现在以下5个方面： 1.在个体用户层面,通过对真实数据的分析,提出了社会压力(social pressure)、社会认同度(social identity)、社会参与度(social participation)和社会关系(social relation)等4个...

【文章页数】：126 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1. 研究背景
    1.2. 研究的目的和意义
    1.3. 主要研究内容和创新点
    1.4. 论文的结构
第二章 用户行为研究概述
    2.1. 相关研究内容和基本概念
    2.2. 用户行为的实证研究
        2.2.1. 用户行为的时间统计特性研究
        2.2.2. 用户行为的空间统计特性研究
    2.3. 用户行为的模型研究
        2.3.1. 任务优先级排队模型
        2.3.2. 自适应兴趣驱动模型
        2.3.3. 非齐次泊松模型
        2.3.4. 其他基于时间特性的行为动力学模型
        2.3.5. 基于空间特性的行为动力学模型
    2.4. 在线社会网络中基于用户行为的若干热点问题
        2.4.1. 用户行为建模
        2.4.2. 角色发现
        2.4.3. 话题发现与演化
    2.5. 本章小结
第三章 个体层面用户行为建模研究
    3.1. 研究背景
    3.2. 实证分析
        3.2.1. 数据描述
        3.2.2. 分析结果
    3.3. 基于兴趣和交互的个体用户行为模型
    3.4. 仿真与讨论
    3.5. 本章小结
第四章 群体层面用户行为建模研究
    4.1. 研究背景
    4.2. 实证分析
        4.2.1. 数据描述
        4.2.2. 分析结果
    4.3. 基于节点影响力和个体行为习惯的群体用户行为模型
    4.4. 仿真与讨论
    4.5. 本章小结
第五章 基于个体行为特征的节点角色发现
    5.1. 研究背景
    5.2. 相关工作介绍
        5.2.1. 角色发现
        5.2.2. 用户行为分析
        5.2.3. 聚类技术
    5.3. 基于用户行为分析的特征定义
        5.3.1. 数据描述
        5.3.2. 特征定义与归一化
    5.4. 大规模社会网络中基于聚类的角色发现算法
        5.4.1. 符号与定义
        5.4.2. 算法的处理流程
        5.4.3. 主节点端的全局聚类
        5.4.4. 子节点端的局部聚类
    5.5. 算法评估与实验结果
        5.5.1. 算法评估
        5.5.2. 实验结果
    5.6. 本章小结
第六章 基于群体事件的话题发现与用户角色研究
    6.1. 研究背景
    6.2. 相关工作
    6.3. 基于隐链接的热点话题关键词与用户覆盖网络关系模型
    6.4. 以隐链接的用户行为关系为中心的用户角色与话题发现
        6.4.1. 算法的处理流程
        6.4.2. 基于隐链接的重要用户关系模型构建
        6.4.3. 算法设计
    6.5. 实验分析与讨论
        6.5.1. 数据描述
        6.5.2. 重要用户发现与聚类
        6.5.3. 基于用户群的话题发现
    6.6. 本章小结
第七章 基于新浪微博的用户行为分析系统SayToYou
    7.1. 研究出发点
    7.2. 国内外研究现状
    7.3. 系统设计与架构
        7.3.1. 总体结构
        7.3.2. 系统结构
        7.3.3. 功能模块
    7.4. 关键技术
        7.4.1. 基于工作流思想的分层系统结构
        7.4.2. 开放式的平台接口设计
        7.4.3. 可扩展的数据可视化技术
    7.5. 系统实现
    7.6. 总结
第八章 总结与展望
    8.1. 研究工作总结
    8.2. 下一步研究工作的展望
参考文献
致谢
攻读博士学位期间的科研成果



本文编号：3999582