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摘要:社交網(wǎng)絡(luò)是在線的交互媒體，擁有著非常廣泛的用戶加入，用戶在社交網(wǎng)絡(luò)上不僅僅是信息的被動接收者，也成為了主動發(fā)布信息者，用戶信息的獲取和特征的識別在企業(yè)推廣產(chǎn)品和國家調(diào)控輿情上有巨大的應(yīng)用價值，在移動短信數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上可以很明顯的找出用戶商業(yè)價值的特性。 我們使用用戶短信數(shù)據(jù)從移動用戶數(shù)據(jù)中選出有效用戶，將每個用戶看做一個節(jié)點(diǎn)，兩節(jié)點(diǎn)之間必須是存在雙向收發(fā)短信關(guān)系的。通過各鏈路預(yù)測算法，通過對節(jié)點(diǎn)鏈接數(shù)、他們之間的權(quán)重即是兩者收發(fā)短信的平均值等統(tǒng)計量的研究，采用AUC的衡量指標(biāo)，成功驗證了定義的準(zhǔn)確性。本研究采用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，建立出用戶的數(shù)學(xué)模型，并通過隨機(jī)置亂的方法，改變用戶之間的鏈接方式，在此基礎(chǔ)之上找出最具價值的用戶，對于公司的業(yè)務(wù)發(fā)展非常的重要。
關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)；用戶短信數(shù)據(jù)；鏈路預(yù)測算法；鏈接數(shù)；AUC值
目錄 摘要 Abstract 1 緒論-1 1.1 課題的研究背景及意義-1 1.2 課題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢-1 1.3 課題的主要研究內(nèi)容-1 2 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)算法分析-3 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測算法的研究現(xiàn)狀-3 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測算法的分類-3 2.3 本研究的鏈路預(yù)測算法-4 2.4 本章小結(jié)-5 3 短信數(shù)據(jù)提取和分析方法-6 3.1 Python編程語言的簡單介紹-6 3.2 基于鏈路預(yù)測算法處理短信數(shù)據(jù)-6 3.2.1 創(chuàng)建文件 獲取短信數(shù)據(jù)-6 3.2.2 利用Python語言獲取短信鏈接數(shù)據(jù)-7 3.2.3 計算鏈路的AUC值 加入權(quán)重值，畫出拓?fù)鋱D、直方圖-8 3.2.4 計算鏈路的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差-9 3.2.5 比較各鏈路預(yù)測算法的AUC值，畫出拓?fù)鋱D-10 3.2.6 得出鏈路預(yù)測算法的最佳算法-15 3.3 性能測試及軟件結(jié)構(gòu)-15 3.4 創(chuàng)新性-16 3.5 本章小結(jié)-16 結(jié) 論-18 參 考 文 獻(xiàn)-20 附錄 部分程序-22 致 謝-27 |
