(34.237.124.210) 您好!臺灣時間:2021/02/25 19:52
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果

詳目顯示:::

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:許無寒
研究生(外文):Wu Han Hsu
論文名稱:以部落格好友連結推測社群之研究
論文名稱(外文):Community detection in blog system
指導教授:吳邦一
指導教授(外文):Bang Ye Wu
學位類別:碩士
校院名稱:樹德科技大學
系所名稱:資訊工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:49
中文關鍵詞:社群網路社群偵測部落格雙分圖模糊交集
外文關鍵詞:communitycommunity detectionblogbipartite graph
相關次數:
  • 被引用被引用:2
  • 點閱點閱:523
  • 評分評分:系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔
  • 下載下載:43
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
由於Web 2.0的時代來臨,網路的蓬勃發展使得大部分的人都可以輕鬆透過網路與他人交流,這樣的發展已經對人際網路產生了重大的變革,新世代的人們,人與人之間的相處也多半在網路上進行,喜歡透過Blog(部落格)類型的平台建構人際關係與交友圈。
在現有的部落格環境中,部落格間的連繫多受限於生活中的朋友,即為是真實的朋友才比較會有往來的行為,如留言、回覆文章⋯等功能,除此之外鮮少互動的行為發生。而部落格系統對於此互動行為所能提供的幫助有限,除了在部落格系統首頁公告一些熱門瀏覽的部落格、名人部落格、最近新發表文章/相簿的部落格⋯等等來增進些許互動外,但是效果實在有限。
本論文,透過建立一個人際關係搜尋引擎,來打開朋友間的限制,除了自己原本認識的朋友外,也可以透過關係查詢,來幫助使用者踏出自己的朋友圈,認識更多的人。此外,本論文中提出一種社群偵測的方法,透過雙分圖的概念將使用者區分為名人與推崇者,由興趣的集中特性區分出不同的興趣群。經實證後,確實可以達到某種興趣分類,有別於傳統對興趣分類的看法。
Blogs are so popular in Taiwan these years, and it helps us to know someone in the Internet. The friend lists of bloggers form a social network which can be modeled by a directed graph. We gathered the friend network of bloggers in Wretch, the largest blog system in Taiwan. The network consists of about 4 millions of blogs and 40 millions of friend links. In this thesis, we show how to implement a relationship search engine which provides several services of structural query. In addition, we proposed a method to classify the bloggers by their co-citations in this friend network. The experimental results show that our method performs well.
第一章、 緒論
第二章、 背景與相關研究
2.1 無名小站
2.2 有關SNA的研究
2.3 部落格上的好友網路
2.4 尋找群體的方法
第三章、 社群網路搜尋引擎WARM
3.1 簡介
3.2 系統架構
3.3 資料庫子系統
3.4 網路關係擷取子系統
3.5 資料處理子系統
3.6 服務子系統
第四章、 部落格社群推測
4.1 研究動機與目的
4.2 基於模糊交集之社群偵測演算法
4.3 實驗結果
4.3.1 人造資料 – 亂數雙分圖
4.3.2 真實資料 – 無名小站
第五章、 結論
[1] J. Han, M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques Second Edition, Morgan Kaufmann Publishers Inc, 2006.
[2] 黃桂貞,如果它當機,三百萬人以上隨即黯然銷魂-七年級生創意無名小站頂起一片天,交大家族俱樂部四十九期(pp.1-4),2007.
[3] Q.-M. Li, M.-W. Xu, J. Hou, and F.-Y. Liu. Web classification based on latent semantic indexing. Journal of Communication and Computer, 3(1):24–27, 2006.
[4] D. Shen, J.-T. Sun, Q. Yang, and Z. Chen. Latent friend mining from blog data. In Proceedings of the Sixth International Conference on Data Mining, pages 552–561, 2006
[5] M. Chau, J. Xu, 2007, Mining Communities and their relationships in blog: A study of online hate groups, International Journal of Human-Computer Studies, 65(1):57-70, January 2007.
[6] L. Page, S. Brin, R. Motwani, and T. Winograd. The PageRank citation ranking: Bringing order to the web. Technical report, Stanford University, Stanford, CA, 1998.
[7] M. Morzy. New Algorithms for Mining the Reputation of Participants of Online Auctions. In The 1st Workshop on Internet and Network Economics, pages 112–115, 2005.
[8] P. D. Hoff, A. E. Raftery, and M. S. Handcock. Latent space approaches to social network analysis. Journal of the American Statistical Association, 97(460):1090–1098, December 2002.
[9] M. E. J. Newman, Mixing patterns in networks. Preprint cond-mat/0209476, 2002.
[10] M. E. J. Newman, Modularity and community structure in networks. PNAS June 6, vol. 103 no. 23 8577-8582, 2006.
[11] U. Brandes, A faster algorithm for betweenness centrality. Journal of Mathematical Sociology 25, 163–177, 2001.
[12] Gregory, S. 2007. An algorithm to find overlapping community structure in networks. In Proc. Springer-Verlag, Berlin, 91-102, 2007.
[13] Sune Lehmann, Martin Schwartz, Lars Kai Hansen. Bi-clique Communities. ArXiv e-prints, 710, http://adsabs.harvard.edu/abs/2007arXiv0710.48, 2007.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
系統版面圖檔 系統版面圖檔