臺灣博碩士論文加值系統

文提出了一種分析社群網路影響力於社群領袖偵測之方法。主要 目的在於透過機器學習中的分解機器方法了解社群網路的結構,此方 法進一步地了解社群網路之影響力分布,然後藉由此影響力的分析找 尋社群中的影響力領袖。 在過去的工作中,此類的社群網路分析研究 的問題通常使用機率模型來處理。除此之外,某些相關的工作會使用 基礎的圖論特徵像是圖中的節點或邊緣來幫助解決此類的問題。 雖然 過去的研究中已存在幾種方法來處理這類問題,但由於社群網路龐大 而且複雜,目前沒有精確且有效的機器學習方法能夠找出社群領袖。 在此工作中我們採用過去研究中從未嘗試過的分解機器學習技術來分 析此類圖論問題,透過此機器學習技術來找出社群領袖。在提出的這 套方法中,除了基本的網路結構外,社群網路中的人和其他物件的資 訊也都能透過分解機器學習技術中特徵的方式加入至影響力分析模型 中。此外,我們也提出了幾種不同的矩陣分解之隨機抽樣演算法來提 升效能以及精確度。最後,我們透過由 DBLP 蒐集而來的資料來進行 多項實驗,實驗結果顯示我們提出的方法即使在一個龐大且稀疏的社 群網路中仍還是可以有效地找出社群影響力領袖。

1 Introduction 1
2 Related Work 3
2.1 SocialNetworkAnalysis 3
2.2 RecommenderAlgorithm 4
2.2.1 CollabrativeFiltering 4
2.2.2 Content-basedFiltering 4
2.2.3 HybridAlgorithm 5
3 Methodology 7
3.1 CollaborativeLatentSocialInfluence 7
3.2 ModelingSocialInfluencewithFM 8
4 Experimental Results 11
4.1 Experiments 11
4.1.1 Dataset 11
4.1.2 ExperimentSetup 12
4.1.3 Evaluation 13
4.2 ExperimentalResults 13
4.3 Discussion 14
5 Conclusions 17
5.1 Conclusions 17
Bibliography 19

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