基于社交数据的可视化分析系统设计与实现

论文摘要

信息时代社交网络的兴起彻底改变了人类的社交方式,大量的社交数据也随之产生。传统的对于大规模,高维度的社交数据可视化方法很难进行人类社交行为模式识别。通过过滤选择,聚类等技术能够一定程度上解决大规模社交数据可视化的遮挡,混乱,交互等问题,却忽略了不同社交类型数据的关联性,比如社交好友关系和社交签到数据之间的某种联系无法通过简单的选择,聚类技术进行挖掘。本文工作结合社交好友关系数据和社交签到数据两种社交特征来研究社交用户社交行为模式,实现了Social Portrait系统对多类型社交大数据进行可视化分析。本文的主要工作如下:(1)将社交网络采用图模型描述,应用社团划分算法计算社交网络的特征。基于社交用户的社团结构特征对签到数据特征进行特征提取。对于两种社交数据进行关联的特征计算,不仅能够使用线下活动类型POI来解释原本无实际意义的社交用户社团,还能通过RCVF参数的构造来筛选出那些社团可解释性高的社交用户。(2)对于社团可解释性高的社交用户,然后采用非监督的聚类算法划分不同社交圈好友类型,并将聚类结果进行降维处理。聚类的方法不仅可以得到社交类型划分的结果,还为下一步取样提供了合理的依据。(3)进行社交圈类型取样选择,用本文设计实现的可视化视图针对相同类型社交圈样本用户的社交相关信息进行展示,再选取某类型中的某个社交用户展示其详细的多方面社交细节,实现了从全部社交数据到某一类型社交数据,最终到个人社交数据的层次化社交数据的可视化分析。(4)针对提取的社交特征进行了合理的可视化设计,通过对多种社交类型和多方面(比如时空特征)的社交特征在有限的空间内编码到一个可视化设计中,从而使得需要展示的多种社交特征都能够合理高效地表达,对于数据分析者而言能够更加高效地进行多类型社交数据联合分析,同时全面地了解社交数据的细节信息。(5)一个对多类型社交数据的可视化特征抽象和社交类型模式识别系统Social Portrait被设计和实现,基于真实的多类型社交数据的案例分析证实了本文工作和Social Portrait系统对社交大数据可视化分析的可靠性。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 魏骊睿

导师: 蒲剑苏

关键词: 可视分析,社交大数据挖掘,社团划分,社团线下行为一致性,社交类型

来源: 电子科技大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 数学,计算机软件及计算机应用

单位: 电子科技大学

分类号: O157.5;TP311.13

总页数: 80

文件大小: 14327K

下载量: 191

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标签：可视分析论文;  社交大数据挖掘论文;  社团划分论文;  社团线下行为一致性论文;  社交类型论文;