面向社交网站的数据挖掘应用研究-用户关系分析

摘要

社交网站（Social Website，简称 SW）是现今互联网网站一个重要领域。社交网站提供一个网络平台，以供人们在社交网站上进行交友，通过与社交网站上的好友建立关系形成有关于用户的社交网络（Social Network Service），用户可以在社交网站的平台上与好友进行互动，增进之间的关系。随着移动互联网的发展，越来越多的人们能随时随地的在社交网站平台上发布、分享信息。社交网站正在扮演一个非常重要的消息传播平台。著名的社交网站有FaceBook、Twitter、YouTube、人人网、新浪微博等。由于在社交网站之中，用户是基于现实的好友建立起来的网络结构，因此它既有网络结构也具有社交的性质。
　　本论文的研究重点分为三部分：
　　第一部分分析社交网站中用户社交网络之间的用户关系。在对一般在线社交网站的网络属性和关系研究的基础上，针对社交网站的用户属性和行为进行分析。具体通过对微博网络中用户的粉丝数、关注数、评论信息数，转发信息数等研究，发觉社交网站用户关系网络的稀疏性、随机性、小世界性等重要性质。
　　第二部分研究社交网站中用户在其社交网络中的影响力算法。根据前人对社交网络的用户影响力算法，深入研究PageRank算法思想。并从这个算法中分析出前人的算法仅仅是根据用户的出度和入度相关原理求得用户的影响力。于是，本文提出一种关于实体-关系的用户影响力算法，构建实体-关系影响力算法模型，提出影响用户影响力因素，通过PageRank算法思想进行计算。研究社交网站中用户的社交网络中，小型派系的检测。通过对已有的社区算法进行分析，在根据用户社交网络派系的特点，利用凝聚算法得到用户社交网络中的各个派系，以及各个派系中的中心人物。
　　第三部分给出基于用户影响力算法和派系检测算法的基础上，介绍社交网站用户关系分析系统架构、数据库设计和系统界面设计。最终从社交网站中得到用户社交网络数据，得到用户社交网络中用户影响力排名前十的用户以及用户社交网络中的各个派系。

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第一章 背景综述

1.1背景与现状

1.2国内外研究现状

1.3本系统目标与内容

1.4本文的组织结构

第二章 社交网站用户关系分析系统需求分析

2.1需求分析

2.2社交网络的基本参数

2.3社交网络用户影响力

2.4计算机网络社区划分

2.5 本章小结

第三章 本系统的关键算法和研究

3.1研究方法

3.2社交网站用户影响力的主流算法

3.3基于实体关系的用户影响力算法

3.4社区划分经典算法概述

3.5基于最短路径的派系检测算法

3.6本章小结

第四章 系统设计

4.1系统整体架构设计

4.2客户端设计与实现

4.3数据库服务器端设计与实现

4.4本章小结

第五章 系统实现与结果分析

5.1开发环境

5.2系统功能

5.3系统运行演示

5.4本章小结

第六章 总结与展望

6.1论文工作总结

6.2研究展望

参考文献

附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文

致谢