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摘要:隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的飛速成長，各式各樣的社交網(wǎng)絡也隨之飛速發(fā)展起來。作為一種新的交友方式，社交網(wǎng)絡吸納了大量的用戶。越來越多的人開始使用互聯(lián)網(wǎng)進行社交，F(xiàn)acebook每月活躍人數(shù)已經(jīng)達到11億，國內(nèi)社交網(wǎng)絡的代表，新浪微博的用戶已經(jīng)突破5億。與此同時，大數(shù)據(jù)的誕生使社交網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)容納量更高，并且分析的更精確，更快速。本課題是對用戶社交網(wǎng)絡關系圈劃分方法的研究。面對現(xiàn)在繼續(xù)解決的一個問題：如何尋找出與自己相關的或者興趣相投的人，并成為好友。 本文主要從這個題目出發(fā)，通過使用Python語言進行編程，利用Python的幾種函數(shù)庫，使復雜的用戶社交網(wǎng)絡關系圈中的成員以節(jié)點的形式表現(xiàn)出來，同時對節(jié)點之間進行連邊，代表成員之間存在好友關系。本課題發(fā)掘主用戶一階好友及二階好友之間的社交關系，結(jié)合好友間興趣分組及共同好友個數(shù)，確定劃分閾值，實現(xiàn)關系圈的智能劃分及好友推薦。
關鍵詞: 用戶社交網(wǎng)絡；關系圈；共同好友數(shù)；好友推薦；Python
目錄 摘要 Abstract 1緒論-1 1.1課題研究背景及意義-1 1.1.1課題研究背景-1 1.1.2課題研究意義-1 1.2朋友圈劃分及鏈路預測-2 1.3可行性分析-2 1.4本文主要研究內(nèi)容-3 2開發(fā)環(huán)境介紹-4 2.1Python簡介-4 2.2networkx簡介-5 2.3 網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)-5 2.4本章小結(jié)-5 3項目設計-6 3.1總體設計目的-6 3.2關聯(lián)屬性信息生成模塊-6 3.3生成網(wǎng)絡拓撲圖-8 3.4節(jié)點及連邊可視化處理-9 3.5關系圈劃分模塊-10 3.6鏈路預測算法及其精準性-11 3.6.1鏈路預測算法-11 3.6.2鏈路預測算法精準性-11 3.7 本章小結(jié)-12 結(jié) 論-13 參考文獻-14 致 謝-15 |
