基于Web挖掘的SNS网站服务模型的研究.pdf

基于Web挖掘的SNS网站服务模型的研究马建春学科(专业)答辩委员会主席分类号密级单位代码指导教师李志淮职称教授学位授予单位大连海事大学申请学位级别工学硕士计算机科学与技术论文完成日期2013年5月答辩日期2013年6月UDC10151
lIlllllIllIIIIIIWebsiteWebY2300817ModelMiningMaritimeMasterMa(ComputerTechnology)ResearchofSNSServiceBasedAthesisSubmittedDalianUniversitypartialfulfillmentrequirementsforthedegreeEngineeringbyJianchunScienceSupervisor：ProfessorZhihuaiJune2013toInandThesisLion
论文作者签名：马建专学位论文作者签名：马逮否不保密√(请在以上方框内打。c√，，)日期：劲侈年易月冶日大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明保密口在一年解密后适用本授权书。==基王盥盐揎塑的型墨圈盐腿釜搓型的硒究：：。除论文中已经原创性声明学位论文版权使用授权书注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连海事大学可以将本学位论文的全导师签名：本人郑重声明：本论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，撰写成博／硕士学位论文式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表或未公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。本学位论文作者及指导教师完全了解大连海事大学有关保留、使用研究生学位论文的规定，即：大连海事大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。同意将本学位论文收录到《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》(中国学术期刊(光盘版)电子杂志社)、《中国学位论文全文数据库》(中国科学技术信息研究所)等数据库中，并以电子出版物形式出版发行和提供信息服务。保密的论文在解密后遵守此规定。本学位论文属于：
摘要在发展的同时也带来了很多问题，如同质化现象严重、用户流失、产品功能单一等，人人网是国内发展较早、较具代表性的社交网站，因此本文将选取人人网为例来进行PageRank算法作为本文研究的算法基础，且针对PageRank算法中的某个不足提出一种适用于本文研究的改进算法——In．PageRank算法。在改进的算法中将会考虑链接与链型。首先将使用In．PageRank算法计算人人网中主要页面的PR值，按PR值的大小进关键词：SNS；人人网；PageRank算法；服务模型Site)，即社交网站。近几年，网络上掀起了一股社交网站的风潮，由于国内社交网站发展较晚，是借鉴外国Facebook的模式发展起来的，所以研究。Web结构挖掘是Web挖掘技术里的一个重要方面，它是一种链接分析技术，目前这种技术在数据挖掘领域具有举足轻重的作用。常用的Web链接分析算法有PageRank算法和HITS算法，本文将对两种算法进行分析并对比两种算法的异同，选取接之间的权重关系，而不再是简单的将权重平分，使得结果更具说服力。最后将通过实验对两种算法进行对比，证明改进的In．PageRank算法相比传统的PageRank算法更具说服力和准确性。针对目前社交网站存在的同质化现象严重等问题，本文尝试构建SNS网站服务模行分类排序，选取PR值较大的页面所提供的服务作为～级服务平台的内容，PR值较小的页面所提供的服务作为二级服务平台的内容，基于分级服务的思想构建服务模型，同时在服务模型中加入个性化信息平台，以便为用户提供个性化服务来增加用户黏性，提高用户活跃度。中文摘要SNS(SocialNetwork
algorithmsalgorithmplatformshigherWords：SNS；Renren．eom；PageRank；ServiceABSTRACTinstance，theyanalysisanWebandanalyzinginsufficienciesthanbeModel英文摘要overwhelmedemergencecomparedthosethebaseddevelopmentmodelFacebook．Therefore，thereduringareproblemsChina，reIlren．com，asexample．MiningaspectMining．Itmining．comparingthesealgorithms，thealgorithmicalgorithm，In—PageRank，tomod