一种基于最大熵原理的社交网络用户关系分析模型
第39卷第4期电子与信息学报 Vol.39No.4 2017年4月 Journal of Electronics & Information Technology Apr. 2017
一种基于最大熵原理的社交网络用户关系分析模型
肖云鹏*①杨光①刘宴兵①吴斌②
①(重庆邮电大学网络与信息安全技术重庆市工程实验室重庆 400065)
②(北京邮电大学北京市智能通信软件与多媒体重点实验室北京 100876)
摘要：在社交网络的演化和发展过程中，用户之间关系的建立受到多种因素的共同作用。该文通过对社交网络中用户属性以及用户关系数据进行分析，旨在发现影响用户关系建立的关键因素。首先，针对用户关系建立的复杂驱动因素，分别从个人兴趣、好友关系、社团驱动3个方面提取影响用户关系建立的因素并定义相应的影响因子函数。
其次，针对多种影响因素难以量化以及权值分配不确定等问题，以最大熵原理为基础构建用户关系分析模型，该模型在选择特征时具有不需要依赖于特征之间的关联性等特点，并能够量化各个因素对用户关系建立的驱动强度。从而挖掘影响链接建立的关键因素，分析用户关系发展态势。实验表明，该模型不仅能够量化各因素对链接建立的驱动强度，发现关键影响因素，而且可以对用户关系进行有效预测。
关键词：社交网络；用户关系；关系态势；最大熵原理
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2017)04-0778-07 DOI: 10.11999/JEIT160605
Social Relationship Analysis Model Based on
the Principle of Maximum Entropy
XIAO Yunpeng① YANG Guang① LIU Yanbing① WU Bin②
①(Chongqing Engineering Laboratory of Internet and Information Security, Chongqing University of Posts and
Telecommunications, Chongqing 400065, China)
②(The Intelligent Communication Software and Multimedia Key Laboratory of Beijing, Beijing University of
Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China)
Abstract: Within the evolution and development of social networks, the establishment of relationships among the users is affected by various factors. By analyzing user behavior data and relationship data in social network, this study tries to detect the key factors that affect the formation of relationship among users. Firstly, considering the complex driving factors for the user relationship establishment, the factors are extracted and the impact factor functions are defined from personal attributes, friendships and community driving. Secondly, in order to quantify driving factors and assign weight, a user relationship analysis model based on the principle of maximum entropy is proposed. The model is, when choosing features, characterized by its independence from the association among features, and can also quantify the strength of various factors that drive users to establish relationship.
Furthermore, the key factors that affect the user relationship can be detected and the development trend of user relationship can be analyzed. Experimental results reveal that the proposal model can not only quantify the strength of each factor that drives relationship establishment, it can also predict the user relationship effectively.
Key words: Social network; User relationship; Situation analysis; Principle of maximum entropy
1引言
随着信息技术的不断进步，在线社交网络得到
收稿日期：2016-06-07；改回日期：2016-11-30；网络出版：2017-01-22 *通信作者：肖云鹏 xiaoyp@https://www.360docs.net/doc/da6896740.html,
基金项目：国家973计划项目(2013CB329606), 国家自然科学基金(61272400), 重庆市青年人才项目(cstc2013kjrc-qnrc 40004)，教育部-中国移动研究基金(MCM20130351)，重庆市研究生研究与创新项目(CYS14146)，重庆市教委科学计划项目(KJ1500425)，重庆邮电大学文峰基金(WF201403)
Foundation Items: The National 973 Program of China (2013CB 329606), The National Natural Science Foundation of China (61272400), Chongqing Youth Innovative Talent Project (cstc2013 kjrc-qnrc40004), Ministry of Education of China and China Mobile Research Fund (MCM20130351), Chongqing Graduate Research and Innovation Project (CYS14146), Science and Technology Research Program of the Chongqing Municipal Education Committee (KJ1500425), WenFeng Foundation of CQUPT (WF201403)了蓬勃发展，并且逐渐成为人们生活不可或缺的一部分。在社交网络的研究中，用户关系分析是一个基础问题，近年来受到各个领域越来越多的关注[1,2]。分析用户关系可以帮助人们更加深刻地了解网络的演化模式和发展方向，同时相关研究也可以被广泛地应用于各个领域，例如：电子商务中的商品推荐，以及生物学领域蛋白质相互作用关系的发现中，从而产生巨大的经济效益和社会效益。
现阶段对于社交网络中的关系分析，主要有用户关系强度以及用户关系预测等方面的研究。在用户关系强度的研究中[3,4]，文献[5]运用了监督学习的方法来预测用户关系强度，该方法可以较好地发现网络中所存在的强链接。文献[6]则是提出了一个无监督的模型，该模型可以通过用户的相似度和交互活动来评估用户的关系强度。文献[7]提出一种基于
万方数据
关联分析模型分析报告
关联分析
目录 一、概括 (1) 二、数据清洗 (1) 2.1公立学费（NPT4_PUB） (1) 2.2毕业率（Graduation.rate） (1) 2.3贷款率（GRAD_DEBT_MDN_SUPP） (2) 2.4偿还率（RPY_3YR_RT_SUPP） (2) 2.5毕业薪水（MD_EARN_WNE_P10）。 (3) 2.6 私立学费（NPT4_PRIV） (3) 2.7 入学率（ADM_RATE_ALL） (4) 三、Apriori算法 (4) 3.1 相关概念 (5) 3.2 算法流程 (6) 3.3 优缺点 (7) 四、模型建立及结果 (7) 4.1 公立模型 (7) 4.2 私立模型 (10)
一、概括 对7703条样本数据，分别根据公立学费和私立学费差异，建立公立模型和私立模型，进行关联分析。 二、数据清洗 2.1公立学费（NPT4_PUB） 此字段，存在4个负值，与实际情况不符，故将此四个值重新定义为NULL。重新定义后，NULL值的占比为75%，占比很大，不能直接将NULL值删除或者进行插补，故将NULL单独作为一个取值分组。 对非NULL的值按照等比原则进行分组，分组结果如下： A：[0,5896] B：(5896,7754] C：(7754, 9975] D：(9975, 13819] E：(13819, +] 分组后取值分布为： 2.2毕业率（Graduation.rate） 将PrivacySuppressed值重新定义为NULL，重新定义后，NULL值的占比为20%，占比较大，不适合直接删除或进行插补，故将NULL单独作为一个取值分组。 对非NULL值根据等比原则进行分组，分组结果如下： A：[0,0.29]
社交网络如何与大数据共舞
社交网络如何与大数据“共舞”? 进入新世纪以来，互联网技术迈入了高速发展的快车道，网民数量在近年来呈指数上升，社交网络进入了强调用户参与和体验的时代。所谓社交网络是一种在信息网络上由社会个体集合及个体之间的连接关系构成的社会性结构。社交网络的诞生使得人类使用互联网的方式从简单的信息搜索和网页浏览转向网上社会关系的构建与维护，以及基于社会关系的信息创造、交流与共享。它不但丰富了人与人的通讯交流方式，也对社会群体的形成与发展方式带来了深刻的变革。 随着社交网络的不短涌现，社交网络企业之间不可避免的出现各种各样的竞争。在线社交网络方面，Facebook、校内网、开心网、QQ空间等不断竞争用户群，社交网络方面国内更是被新浪、腾讯、搜狐、网易等瓜分天下。如何不断创新、提高社交网络服务质量，以及吸引新用户、防止老客户流失是社交网络服务企业面临的重要问题。 在政府方面，社交网络及其信息服务正成为国家政治与安全的重要战略资源和手段，随着我国经济社会的深刻变革，我国正处于加快经济发展方式转变的攻坚阶段和转型时期，各种社会思潮的舆论反应都极易在社交网络上得到展现。开展社交网络及其信息服务的研究和应用，将有助于解决国家安全、社会发展等多方面存在的问题，具有重要的理论价值和战略意义。 互联网社交网络信息处理构成了一个典型的大数据系统，面向社交网络的大数据管理分析与服务综合运用搜索引擎技术、文本处理技术、自然语言处理和智能分析等技术，对互联网海量社交网络信息自动获取和分析，提供面向互联网的热点话题监测、分析、挖掘、溯源以及报表展示等功能，满足社交网络数据监控和热点事件追踪工作中各个环节的用户需求。面向社交网络的大数据管理分析与服务适用于宣传、公安、安全等部门进行舆论监测、引导和管理，也适用于企业进行产品口碑跟踪、技术情报收集和精准营销。 社交网络大数据分析需要有大数据的技术与产品支持，发达国家一些信息技术企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，成为大数据解决方案提供商。但过分依赖国外的大数据分析与技术平台，难以回避信息泄密风险。因此，在社交网络大数据分析领域，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。 在中部省份湖南，落户于长沙国家高新区的蚁坊软件是近年来在互联网大数据分析领域出现的一匹黑马，企业与国防科大计算机学院联合成立了“海量数据工程研究中心”，并建设了基于云计算技术互联网大数据中心处理、分析与服务平台，实现对包括社会化媒体在内的互联网海量信息的采集、加工、存储、检索和挖掘分析等功能，用户可通过互联网使用该公司的软件和服务。该平台每天采集各类网络信息超过两亿条，已拥有包括天河计算机在内的3000个服务器节点，在社交网络数据完整性和丰富性方面，处于国内同类公司第一梯队。 蚁坊软件拥有自主品牌的大数据处理平台：蚂蚁工厂（Antfact ），并专注于大数据信息挖掘。蚁坊为客户提供舆情应用服务，其中鹰击提供微博舆情监测分析服务，其舆情“早发现”的能力显著领先竞争对手，为舆情早报告、早响应提供先机；鹰眼提供全网舆情监测分析服务，方便客户“速读网”，掌控舆情发展态势。截止到2013年12月底，鹰眼全网舆情和鹰击微博舆情系统已在网宣、公安、国安、军事、教育、环保、金融、电信和食品卫生等行业拥有了2686家用户。 社交网络大数据成为了当前的应用热点，在大数据应用和落地方面具备先天的优势和基础。社交网络大数据的处理能力直接关系到国家的信息安全和社会稳定，建立安全和谐的网
关于社交网络的理论研究
关于社交网络的理论研究 社交的逻辑 社交网络的理论研究是一个很久就开始的事情了，以下列出4个基础论断，作为后续产品论述的前提(其实很多在产品中体现的还很不好)。 关系对人的影响在于，六度分隔所描述的是弱连接，通过弱连接，我们可以传递消息，创造合作机会；但如果关注人们之间是如何互相产生影响的，就必须关注强连接，尼古拉斯?克里斯塔斯基将称为“三度影响力原则”(人类行为深受三度以内朋友的影响)，这种现象的出现原因，既包括行为习惯上的影响，也包括观念上的影响。 群体对人的影响，主要是极化，即群体愚蠢或群体智慧。理论上，有一个共同的目标，分工互补，就可形成紧密的群。《乌合之众》里讲到，群体对于个体有着极端放大和缩小的能力，可以没有责任的暴虐成为暴民，也可以用高尚情感使之舍生赴死(领袖们打动群众需要言之凿凿，信誓旦旦的重复和强大意志的感染)。情绪化、简单化和跟随成本大大降低，是群对个人行为带来的影响。新浪微博的运营，就是典型的时尚流行话题带动，名人引导，最后完成群体讨论和活跃的。 另一方面，群体是可以产生超越个体的群体智能的，《失控》里称之为“涌现”(整体才具有，孤立部分及其总合不具有的性质)。这个在人类社会尚无很好的范例，亚马逊的相关商
品精准推荐，可能算群体预测吧，但在自然界涌现有很多范例，比如水分子朝一个方向运动会形成漩涡，白蚁可以构筑相当于人类数千层楼高的蚁巢，且通风卫生情况良好。 北京大学计算机系李晓明教授为《大连接》一书所写的推荐语：“社会网络”不仅是‘网络’更是‘社会’，深合我心。互联网的社交产品，就是要遵循规则，帮助用户使用、经营、扩展其社交关系，将整个社交网络经营成良好运转的虚拟社会。 社交的产品 社交产品主要论述四个部分：关系社交产品、内容社交产品、服务社交产品和社交产品的运营。 关系社交产品 扎克伯格在Facebook上市前公开信中写道：“人际关系是社会的基本构成单元……人们分享得越多——即便只是与密友或家人分享——文化就越开放，对于他人的生活和观点的理解也就越深。我们认为，它能够创造更多、更强的人际关系，并帮助人们接触到更多不同观点。”这就是平台型的关系社交产品的主要思路。 实名动态(FEED)、好友关系(推荐)、个人主页(Profile)是关系社交产品的基本构成，持续不断的优化FEED的聚合和展现形态，进而激励更多的分享(含评论转发)，不断基于标签推荐用户添加好友，不断引导用户浏览好友的个人空间，以此完成关系链的活跃和建设，其中相册、日志、活动和投票，是关系社交产品的基础分享应用和UGC内容来源。
用户行为分析
网站分析 从网站的用户层面，我们根据用户访问的行为特征将用户细分成各种类型，因为用户行为各异，行为统计指标各异，分析的角度各异，所以如果要对用户做细分，可以从很多角度根据各种规则实现各种不同的分类，看到过有些数据分析报告做了各种用户的细分，各种用户行为的分析，再结合其他各种维度，看上去内容绝对足够丰富，但很难理解这些分析结果到底是为了说明什么问题，也许作为一个咨询报告反映当前整体的趋势和用户特征确实合适，但如果真的要让数据分析的结果能够引导我们去做些什么，还是要在做用户细分前确定分析的目的，明确业务层面的需求。 既然要做基于用户细分的比较分析，自然是为了明确某些用户分类群体的行为特征与其他用户群体的差异。这里主要从指导内容层面的调整为导向，通过比较各用户细分群体对内容需求的差异，优化内容运营，将优质的内容或者符合用户偏好的内容推荐给相应的用户。 既然是基于用户细分，首先明确用户的细分规则，这里举例3类细分：流失用户与留存用户、新用户与老用户、单次购买用户和二次购买用户，基于这3类细分，对每个分类的用户购买商品进行比较分析，明确哪些商品更加符合用户的预期。 当然，要区分流失用户和留存用户，首先必须对用户流失有一个明确的定义，关于流失用户的定义可以参考博客之前的文章——网站的活跃用户与流失用户。有了定义我们就可以做统计和细分了，还是以电子商务网站为例，电商网站的内容就是商品，我们基于每个商品计算购买这些商品的用户中购买后造成流失的用户比例，如下： 这里的指标定义应该比较明确，每个商品的流失用户比例应该是购买该商品后流失的用户数在所有购买该商品的用户中的占比，但只知道每个商品的流失用户比例无法评价这个商品是否对用户保留有促进作用，或者在一定程度上造成了用户的流失，只有通过与总体水平的比较才能得出相应的结论。所以这里需要重点解释的是“与总体比较”这个数值是怎么计算的到的，这里的百分比不是直接相减的结果，而是一个差异的幅度体现，这里假设总体用户流失率为56%，那么以A商品为例，与总体比较的结果是：( 58.13% –56% ) / 56% = 3.80% ，使用同样的计算方法也可以得到其他商品与总体比较的差异幅度。最后就是展示，在Excel里面通过“条件格式”里面的数据条功能可以直接展现出图中的效果，非常方便。
社交网络用户的心理需求分析
社交网络用户的心理需求分析 用户在社交网络里的行为逻辑是用户个人的真实写照，在社交网络里的自我个性特点，也反映了用户的真实个性，如果能准确把握用户的行为逻辑，那么将有助于你做出符合大众用户的社交功能。一款社交产品的成功必须能够准确把握用户在其中的心理变化，哪些莫名火爆的应用背后到底是什么? 笔者不才，就几个简单的用户行为阐述一下自己的观点，在我简述几个行为的同时，看看你自己有没有同感? 1、不同社交应用的不同社会角色 我们每个人都是如此，在不同的社会场景下，扮演不同的社会角色，即会有不同的表现，这是一种社会效应，即使映射到社交网络，无论在你微博、微信、QQ、人人上，你都扮演着不同的角色，留意一下你自己的各种不同社交应用，每次你打开它一定是不同的意图，继而获取信息和产生内容的初衷也会有所不同。有人会说，我有的好友在不同的社交应用里同时更新一样的内容作何解释?不要忘了，获取社交信息和用户产生内容是两种行为，可能他在获取的阶段是不同的社交初衷。 这就是我为年轻人高呼“爸妈来了，这个应用我不用了”的现象做出的解释，除了青春期遗留下来的逆反心里，企图标新立异有意采取不同的态度和行为来引起别人的注意和得到
社会认同之外，单一的大众性社交应用将现实社会不同场景下的社会关系高度重合在一个社交场景里，难免让人感到“隐私”没了，在不同的场合扮演不同的社会角色的时候自然就有不同的语言行为规范，一个父母面前温顺可人的角色怎么能容忍客串成在朋友当中破粗口胡吃海喝的角色。 从这个角度来分析一些老牌的社交应用里，即使我们经常登录，也再也不会更新内容的现象，因为像 QQ 这样的社交应用，根基太早，从家庭朋友社交场景到工作关系场景，社交关系太过臃肿，不是一个很好的展现自我的平台，还是应该将它着重定位在即时通讯吧。随着微信将手机通讯录和 QQ 好友关系链都移植到了自己的社交关系里，即使在朋友圈里更新可以设置可见范围分组，比起这种在下游手动添加范围，我宁愿有个从始至终都是一个社会场景的应用。 还有两个相对成型的特定社交分类，即职业社交与婚恋交友，用户其实都是在扮演特定的社会角色；婚恋网站https://www.360docs.net/doc/da6896740.html,的邵光荣曾表示，社交本身并不是需求，而是手段，不同的社交都是有着不同的目的，一旦某个平台的社交功能无法达到用户的目的，用户也就会沉默或离开，社交其实也就不存在了。意思无外乎也是说用户需要扮演角色来达到某种目的。 2、自我“隐私”保护和窥探他人“隐私” 为什么要在隐私上加引号?因为在社交网络我们自主公开的生活隐私不能纯粹意义上算隐私。先说说第一种行为，你的好友会经常直播自己的生活或者一天上传几十张自拍照，人类是群居动物，群居本能分两级:第一级寻求群体认可，心理学上认为，“爱向别人炫”是一
用户行为分析
一、什么是用户行为分析： 用户行为分析：在获得网站访问量最基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步的修正或者是重新制定网络营销策略提供依据。 以上只是很多种情况中一种———-针对网站的用户行为分析。那么，对于目前的互联网行业成千上万的产品，我们又该如何重新定义用户行为分析呢？重新定义的用户行为是什么呢？ 1、分析用户行为，那我们应该先确定用户群体特征； 2、用户对产品的使用率。网站类产品主要体现在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等；移动应用产品主要体现在下载量、使用频率、使用模块等等； 3、用户使用产品的时间。比如用户基本是每天中的什么时候使用产品。 综合以上说说的几点，其实用户行为分析可以这样来看：用户行为分析就是对用户使用产品过程中的所有数据（包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存时间等等）进行收集、整理、统计、分析用户使用产品的规律，为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。 二、用户行为分析方式都有哪些？ 既然是对用户的行为进行分析，那么在得到数据后，我们需要如何进行行为分析呢？分析方式有哪些呢？这里我们主要从几个维度来分析：方式、侧重、优缺点。应该具体从何开始呢？我们先说说用户行为分析的方式： 1、网站数据分析。通过对每个模块的点击率、点击量、访问量进行数据捕获，然后进行分析； 2、用户基本动作分析。用户访问留存时间、访问量等； 3、关联调查数据分析。主要在电商上的相关推荐、你可能喜欢等等； 4、用户属性和习惯分析。对用户属性和用户习惯两个维度进行分析。用户属性包括性别、年龄等固有的；用户习惯包括用户的一起喜爱度、流量习惯、访问习惯等等； 5、用户活跃度分析。 综合以上可以概括为：以数据分析为导向、以产品设计反馈为导向、以对用户的调查为导向。通过上面的分析方式，我们需要整理出每种方式的分析侧重点。那么，下面我们谈谈用户行为分析的侧重点，主要有以下几点： 1、网站数据分析的侧重点：数据监测、挖掘、收集、整理、统计。 2、用户基本动作分析侧重点：统计用户基本信息，比如：性别、年龄、地域，分析用户群体； 3、关联分析侧重点：分析数据为精准营销提供数据支撑； 4、用户活跃度侧重点：主要是用户的使用频率进行分析，可以得出分析为什么用户喜欢使用这个产品这个功能。 三、用户行为分析的工具有哪些？如何做好用户行为分析？ 工欲善其事必先利其器，我们知道了我们需要做什么事情，那么我们应该用什么工具来提高效率呢？
对应分析数学模型解析
对应分析数学模型解析 1.对应分析模型的提出 在因子分析时常常会出现以下三个问题： 第一，因子分析分为R型和Q型，寻找变量的公因子就采用R型，寻找样品的公因子就采用Q型；R型是从变量的相关系数矩阵出发，Q型是从样品的相似矩阵出发。在因子分析中把R型和Q型互相割裂单独进行，有些问题只做R型分析，有些只做Q型分析，即使有些问题同时做了这两种分析，在解释时也无法将它们有机地联系起来。然而变量和样品是分不开的，这也就说明R型分析和Q 型分析是不可分割的。 第二，在实际生活中，我们往往取得样本数目要远远大于变量的数目，这就给Q型因子分析带来了计算上的困难。比如说，有150个样品，每个样品分析10个变量，如果做R型因子分析时只需计算10 10?阶的变量向关系数矩阵的特征值和特征向量，而Q型因子分析则要计算150 150?阶的样品相似矩阵的特征值和特征向量，这个计算量相当可观。 第三，在因子分析中我们为了能将量纲不同的变量进行比较，往往要对变量进行标准化处理，然而这种标准化只能对变量进行，对样品则无从谈标准化，所以标准化对变量和样品是非对等的，这也就给R型和Q型因子分析之间的联系带来障碍。 针对以上问题，我们综合了Q型和R型因子分析的优点，并将他们统一起来使得由R型的分析结果很容易得到Q型的分析结果，这就克服了Q型分析计算量大的问题，更重要的是可以把变量和样品的载荷反映在相同的公因轴上，这样把变量和样品连接起来便于解释和推断。 2. 基本思想：是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。首先编制两变量的交叉列联表，将交叉列联表中的每个数据单元看成两变量在相应类别上的对应点；然后，对应分析将变量及变量之间的联系同时反映在一张二维或三维的散点图；最后，通过观察对应分布图就能直接地把握变量之间的类别联系； 3. 它最大特点：是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解
社交网络用户行为的研究.
社交网络用户行为的研究 摘要：社交网络是近几年产生、发展、兴起的，给人们的现代生活带来了巨大的影响和冲击。社交网络具有传统网络的一般特征，又具有其独特性，它是以人为中心建立的网络社 交。社交网站是互联网由分散的网络应用向以人为中心的网络应用平台转化的必由之路，是互联网发展由浅层向深入，由分散到集中，由以应用为核心到以人为核心的转变。 关键词：社交网络、社交网站、社交网站用户行为 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1006-026X（2012）05-0000-01 据艾瑞咨询最新发布的《2011年中国社交化电子商务报告》显示，2011年中国社交网络的用户规模已经达到3.7亿，较2010年增长17.6%，预计到2014年这一规模将达到5.1 亿人，社交化元素已成为中国互联网中的基础性应用。从社交网络用户数据快速增长上来看，社交网络对人们生活的影响越来越大。为什么越来越多的人喜欢使用社交网络，他的 用户行为特征具体表现在哪些方面，本文以文献综述法进行总结归纳研究。 1.社交网络和社交网站 1.1社交网络的定义 自社交网络诞生以来，有关学者和专家就对社交网络的概念定义和内涵解释存在不少争议，且国内外的学者对社交网络的研究更多的集中于其商业及社交价值，加之社交网络 这一存在还处于不断变化发展的过程中，使得学界对社交网络的定义更加模糊不清。 国外学者Antelman(2003)对社交网络的定义是:社交网络是一个虚拟的个 人空间，用户在空间里上传个人资料，兴趣爱好，并且不断更新自我状态与信息，同时连接聚集到一 个或多个可信赖的朋友或同事群体中，使用社交网络提供的多种应用工具丰富充实空间里的信息资料，同时达到增进群体内部关系的目的。黄婷(2009)在总结社交网络特点 的基础上将社交网络服务定义为：社交网络服务(SNS)是以网站为载体，通过为用户提供各种交互功能，以帮助用户拓展社交圈为目的的服务类产品。 --!> 综合网络及国内外学者对社交网络的研究，本文将社交网络定义为：以社交软件(Social Network Software)为工具，以社交网站(Social Network Site)为载体，通过一系列 网站应用为人们提供社会性网络服务，帮助人们建立网络社交关系的交往平台。也就是我们平常所说的社交网站。 1.2 社交网站的特点
数学建模灰色关联度分析英文版
4.1 Grey Relational Analysis First,select a reference sequence as shown below : (){}()()()()00000|1,2,1,x 2,x x x k k n x n === And the other group of sequence is, (){}()()()()|1,2,1,2,,1,2,i i i i i x x k k n x x x n i m ==== Then the correlation degree of i x to 0x is, ()1 1n i i k r k n ξ==∑ In which, ()()()()() ()()()() 0000min min max max max max s s s t s t i s s s t x t x t x t x t k x t x t x t x t ρξρ-+-= -+- Then, we use i r to describe the correlation degree between i x and 0x ,namely to describe the influence on 0x caused by the change of i x . In general,Practical problems often have different numbers of different dimension,but when we calculate the correlation degree, it requires the same numbers of same dimension.So we want to carry out a variety of data processing dimensionless.in addition ,For comparison easily, all the sequseces are required to have a common point.In order to solve these two problems, we transform the given sequences.The given sequence ()()()() 1,x 2,,x ,x x n = we name ()()()()()()231,,,,111x x x n x x x x ??= ? ??? as initialization sequence of Original sequence ()()()() 1,x 2,,x x x n = 4.2 Water resources carrying capacity evaluation indexes and classification indexes The establishment of evaluation index system of water resources carrying capacity is a key issue in the study of water resources carrying capacity. Regional water resources carrying capacity is influenced by many factors, Should be selected according to the requirements of the specific regional social development backlog of social - economic index system response - natural
基于数据挖掘的校园社交网络用户行为分析毕业设计论文
基于数据挖掘的校园社交网络用户行为分析毕业设计论文
1 绪论 1.1 选题背景 社交网络，简称SNS（social network service），在Web2.0浪潮中已发展为社会化媒体中一个主要平台。据最新的中国互联网络信息中心(CNNIC)2013年1月15 日发布的第31次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2012年12月底，我国网民规模达5.64亿，互联网普及率为42.1%，较2011年底提升3.8个百分点。同时报告显示，社交网络应用持续呈现增长趋势，截止2012年12月，国内社交网络用户总数已达2.75亿，占到了全部网民人数的48.8%，增速保持在10%以上。 与此同时在2010年之后社交网络又出现两大新增长点：其一微博用户持续增长，微博用户规模在2012年达到3.09亿，较2011年底增长了5873万。虽然微博急速扩张的阶段已经结束，但年增幅仍能达到23.5%；其二用户逐渐移动化成为了社交网络用户增长的又一亮点，截至2012年12月底，我国手机网民规模为4.2亿，较上年底增加约6440万人，网民中使用手机上网的人群占比由上年底的69.3%提升至74.5%，随着手机智能化，相当一部分用户访问和发送微博的行为发生在手机终端上，为社交网站的进一步发展提供了可能。此外“社交化”已经作为一种重要的功能元素，正在全面融合到各类互联网应用中。一方面，2012年涌现出大批具备社交基因的新应用，包括图片社交、私密社交、购物分享等，尤其在移动互联网领域，由于手机天生的通讯功能，2012年许多热门移动应用都具备社交功能；另一方面，搜索、网购、媒体等互联网应用正在融合社交因素，以丰富自身的功能、提升用户体验，创新服务和盈利模式。在整个互联网都走向社交化的大趋势下，传统的实名制社交网站也不断增加平台功能，在原
SPSS关联模型步骤
提供众多的预测模型，这使得它们可以应用在多种商业领域中：如超市商品如何摆放可以提高销量； 分析商场营销的打折方案，以制定新的更为有效的方案； 保险公司分析以往的理赔案例，以推出新的保险品种等等，具有很强的商业价值。 超市典型案例 如何摆放超市的商品引导消费者购物从而提高销量，这对大型连锁超市来说是一个现实的营销问题。关联规则模型自它诞生之时为此类问题提供了一种科学的解决方法。该模型利用数据挖掘的技术，在海量数据中依据该模型的独特算法发现数据内在的规律性联系，进而提供具有洞察力的分析解决方案。通过一则超市销售商品的案例，利用“关联规则模型”，来分析商品交易流水数据，以其发现合理的商品摆放规则，来帮助提高销量。 关联规则简介 关联规则的定义 关联规则表示不同数据项目在同一事件中出现的相关性，就是从大量数据中挖掘出关联规则。有关数据挖掘关联规则的具体理论依据这里不做详细讲解，大家可以参看韩家炜的数据挖掘概论。为了更直观的理解关联规则，我们首先来看下面的场景。 一个市场分析人员经常要考虑这样一个问题：哪些商品是频繁被顾客同时购买的？ 顾客1：牛奶+面包+谷类
顾客2：牛奶+面包+糖+鸡蛋 顾客3：牛奶+面包+黄油 顾客4：糖+鸡蛋 以上的情景类似于当年沃尔玛做的市场调查：啤酒+尿片摆放在同一个货架上，销售业绩激增的著名关联规则应用。 市场分析员分析顾客购买商品的场景，顾客购买面包同时也会购买牛奶的购物模式就可用以下的关联规则来描述： 面包 => 牛奶 [ 支持度 =2%, 置信度 =60%] （式 1） 式 1中面包是规则前项（），牛奶是规则后项 ()。实例数（）表示所有购买记录中包含面包的记录的数量。 支持度（）表示购买面包的记录数占所有的购买记录数的百分比。规则支持度（）表示同时购买面包和牛奶的记录数占所有的购买记录数的百分比。 置信度（）表示同时购买面包和牛奶的记录数占购买面包记录数的百分比。 提升（）表示置信度与已知购买牛奶的百分比的比值，提升大于1 的规则才是有意义的。 关联规则式 1的支持度 2% 意味着，所分析的记录中的 2% 购买了面包。置信度 60% 表明，购买面包的顾客中的 60% 也购买了牛奶。如果关联满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，就说关联规则是有意义的。这些阈值可以由用户或领域专家设定。就
基于大数据挖掘的虚拟身份关联分析算法模型的制作方法
本技术提供了一种基于大数据挖掘的虚拟身份关联分析算法模型，属于大数据挖掘技术领域。该方法包括获取电子串号信息和物理地址信息；对源数据进行清洗处理、规则过滤；并对处理后的数据进行属性分割、特征提取、指标计算；针对样本类别不平衡问题，调整不同类别训练样本；搭建Logistic Regression算法模型，以计算手机物理地址和电子串号之间关系的匹配度，实现虚拟身份的挖掘分析和关联匹配，本技术可以通过轨迹追查，确定犯罪轨迹，对犯罪嫌疑人实施跟踪和追捕，侦破案件，最终达到对犯罪的有效控制和打击。 技术要求 1.一种基于大数据挖掘的虚拟身份关联分析算法模型，其特征在于，包括以下步骤： S1：电子串号及物理地址数据预处理；分别对无线数据采集终端的电子串号和物理地址 的脏数据进行处理； S2：关联数据筛选及存储；将满足筛选规则的数据存储于数据库中； S3：样本特征构建及提取；对关联数据进行属性分割及结合，构建M个样本特征，并对特征数据进行降维处理，使样本变量维度变为N； S4：类别不平衡问题处理；采用Fisher判别法调整不同类别训练样本； S5：建立及优化电子串号与物理地址关联模型；根据算法建立模型，得出电子串号与物 理地址的匹配度。
2.根据权利要求1所述的基于大数据挖掘的虚拟身份关联分析算法模型，其特征在于，所述步骤S2中筛选规则具体步骤为： S201、将时间差范围内(即|t1-t2|<Δt，其中t1和t2分别表示电子串号和物理地址被采集到的时间)采集到的电子串号和物理地址数据中的无线数据采集终端经纬度字段进行匹配，若经纬度一致，则将此组电子串号和物理地址作为匹配对，并转入步骤S202；若不一致，则舍弃； S202、从预处理后的数据中分别取出匹配对相应的电子串号/物理地址、采集时间、经度和纬度等字段，满足以下条件的匹配对保留作为匹配组并存储：|d1-d2|
大数据实例：网站用户行为分析
山西大学研究生项目设计报告（2015 ---- 2016学年第1学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：软件工程(专硕) 课程名称：大数据处理 论文题目：网站用户行为分析 授课教师（职称）：杜亮 研究生姓名：温杰 年级：2016级 学号：201622405011 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2016年12月20日
大数据实例：网站用户行为分析 大数据实例：网站用户行为分析 (2) 一、案例简介 (4) 二、案例目的 (4) 三、软件工具 (4) 四、案例任务 (4) 五、实验步骤 (5) 5.1、实验步骤一：实验环境准备 (5) 5.1.1、linux系统的安装 (5) 5.1.2、Hadoop的安装 (6) 5.1.3、MySQL的安装 (6) 5.1.4、HBase的安装 (8) 5.1.5、Hive的安装 (8) 5.1.6、Sqoop的安装 (10) 5.1.7、Eclipse安装 (12) 5.2、实验步骤二：本地数据集上传到数据参考Hive (12) 5.2.1、实验数据集的下载 (12) 5.2.2、解压下载得到的数据集到指定目录 (12) 5.2.3、数据集的预处理 (13) 5.3、实验步骤三：Hive数据分析 (15) 5.4、实验步骤四：Hive、MySQL、HBase数据互导 (19) 5.4.1、Hive预操作 (19)
5.4.2、使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL (20) 5.4.3、使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase (21) 5.5、实验步骤五：利用R进行数据可视化分析 (22) 5.5.1、R安装 (22) 5.5.2、可视化分析MySQL中的数据 (23)
网购问题中的购买频数和产品关联度以及促销方案分析 数学建模
网络购物分析 【摘要】 本题是对网购问题的分析，由于商场旨在追求利益的最大化，因此对商品聚类分析、找出利益最高的组合，为商家呈现出最好的营销方式，是本题主旨。同时由于本题数据繁杂庞多，其结果也与数据有着直观和密切的联系，所以对于数据的处理极其准确程度也显得尤为重要。（本题所给数据皆真实有效）。 对于问题一，求其商品之间的关联程度，即指如果买一副镜框,一般情况下也要买一副镜片，此时可认为镜片和镜框的关联度很高。故解决此问题可以运用聚类的方法和概率论知识相结合的办法，建立相应的模型，找出关联度很高的组合，即为所求的的结果。 对于问题二，利用穷举法以及第一问的模型，便可以找出同时被频繁购买的商品的组合，便可以据此进行第三问的求解，所以第二问是一个承接的作用。 对于问题三，在问题二的基础上得出促销方案。故需知道各种组合的利益，运用最优解法，结合购买的次数最多以及商品的价格较高两个因素，找出各种组合中的利益最大的组合，促销在此基础上进行。例如：在最大利益的组合中，有一利益最小的商品，则可以对此商品进行打折，以此达到薄利多销的营销策略。经过市场调查，可以得到使其利润最大的打折率f(i),，那么f(i)便是我们的促销打折率，以此便可制定促销方案。与此，也可运用其他的策略。 问题一，问题二结果如下表所示： 问题一结果： 组合商品编号数目关联度 V368 6822860.07732872 V368 5293290.076986159 V956 538 413 120 0.005608505 V368 937 829 413 72 0.00003998 问题二结果： 组合商品编号数目 V368 529329 V368 829307 V368 489 682 122 V368 937 829 413 72
企业价值关联分析模型
什么是企业价值关联分析模型？ 哈佛大学商学院的迈克尔·波特教授发明了价值链分析模型，是目前企业管理咨询专家广泛采用的一种企业决策系统分析方法。但它的现实可操作性却不理想，还存在一些局限。舒化鲁在它的基础上发展出来的价值关联分析模型，可以说是一个更切实际需要，更具可操作性的企业决策分析工具。为了与波特的价值链分析模型区别，舒化鲁把改造过的分析模型，命名为“价值关联分析模型”。价值关联分析模型把企业价值与客户价值作了区分，这就使价值关联分析模型很自然地划分为四个大部分：企业价值、客户价值、直接价值活动、间接价值活动。 在价值关联分析模型中，四个部分构成一个完整的价值关联链接环路。 企业价值是整个价值关联链接环路的第一原因，是这个链接环路的起点。企业为了获得企业价值，通过间接价值活动推动直接价值活动，创造客户价值，并通过交换最终实现企业价值的增殖。 客户价值和企业价值二者是通过等价交换来链接的。
这也就是说，企业通过为客户提供价值满足之后，让客户支付等价物，并认同所提供价值满足的企业，从而使企业价值得以实现。 企业的四个价值与客户的八个价值之间的关系不是整 体对整体的关系，客户所获得的价值内容不同，对企业不同内容的价值所产生的作用也不同。 企业为客户提供价值满足，首先是通过企业的直接价值活动来实现的。在这里，企业的直接价值活动一方面对客户的价值进行认知；另一方面，又在认知的基础上，通过企业自身的经营活动，直接为客户创造价值、提供价值满足。客户价值的实现，直接依赖于企业直接价值活动，企业的直接价值活动从不同的方面为客户不同内容的价值提供满足。 间接价值活动与直接价值活动的关系，是一种媒介与被媒介的关系。 间接价值活动并不直接为客户提供价值满足，而是通过直接价值活动间接地为客户提供满足。比如企业间接价值活动中的基础管理，本身的目标指向就是企业价值，但要获得企业价值
浅析现代网络社交工具对大学生人际关系的影响
本科生毕业论文 论文题目浅析现代网络社交工具对大学生人际交往的影响 作者姓名徐鑫 专业名称公共关系 指导教师翟进 2015年3 月23 日
浅析现代网络社交工具对大学生人际关系的影响 【摘要】当今时代是一个开放包容，飞速发展的“信息化时代”，随着计算机科技的瞬息万变，这一新的技术工具逐渐开始引领社会的发展，使信息能够快速的产生和交流传播。由QQ、微博、微信等即时通讯工具和社交网络服务平台组成的现代网络社交工具，正是伴随这现代信息技术的进步和互联网的普及而产生的时代产物。它的发展随着信息技术的发展日益成熟和完善，不仅提供了从个人所熟悉的人群，延伸到了遥远、陌生的人群。大学生是现代网络社交工具最为主要的接受者和使用者之一，网络社交工具已经成为了大学生日常交往的必备工具，它克服了传统人际交往的时空限制，扩大了大学生的交往空间，拓展了交往手段，改变了人们的认识和行为方式，但与此同时，网络社交工具也使大学生现实人际关系在某些情况下变得疏离，现实交往能力下降，出现了诸如孤独、叛逆等心理问题，产生了信任危机。互联网影响下的人际关系显得越来越冷漠。因此，研究网络社交工具对大学生人际关系的影响有着重要的意义。 【关键词】：现代网络社交工具；大学生；人际关系 根据中国互联网信息中心2015年1月调查报告，截至2014年12月底，上网人群中20-29岁年龄段的网民占到总网民数的30%，在各年龄段中互联网普及率和使用率最高，达到72.9%，从职业角度分析，学生是网民中规模最大的群体，占30.2%。从文化程度上看，大专及以上学历人群互联网使用率达到了96.1%。从上述数据反映出，高校大学生使用互联网频率最高，人群最多，因而，现代网络社交工具必然会影响大学生人际关系。
关联分析实验
实验算法关联分析实验 【实验名称】 关联分析实验 【实验要求】 掌握关联分析模型应用过程，根据模型要求进行数据预处理，建模，评价与应用； 【背景描述】 模式挖掘也叫关联规则，其实就是从大量的数据中挖掘出比较有用的数据，挖掘频繁项。比如说超市有大量的购物数据，从而可以根据用户的购物数据找到哪些商品关联性比较大。也可以进行用户推荐。 【知识准备】 了解关联分析模型的使用场景，数据标准。了解Python/Spark数据处理一般方法。了解spark 模型调用，训练以及应用方法 【实验设备】 Windows或Linux操作系统的计算机。部署Spark，Python，本实验提供centos6.8环境。【实验说明】 采用Groceries数据集作为算法数据。 【实验环境】 Spark 2.3.1，Pyrhon3.X，实验在命令行pyspark中进行，或者把代码写在py脚本，由于本次为实验，以学习模型为主，所以在命令行中逐步执行代码，以便更加清晰地了解整个建模流程。【实验步骤】
第一步：启动pyspark： 命令行中键入pyspark --master local[4],本地模式启动spark与python： 第二步：导入用到的包，并读取数据： import pandas as pd from pyspark import SparkContext, SQLContext, SparkConf, HiveContext sqlContext = SQLContext(sc) # 读取数据,数据源地址:/root/opt/algorithm/Groceries/Groceries.txt df_Groceries=sc.textFile(u"file:/opt/algorithm/Groceries/Groceries.txt").map(lambda x: str(x).split("&")).map(lambda x: [x[0], x[1].split(",")]) # 本地数据转换为RDD df_Groceries_rdd = sqlContext.createDataFrame(df_Groceries).toDF("index", "items") # 展示数据 df_Groceries_rdd.show(5, False)
社会网络用户关系分析与预测
目录 目录……………………………………………………………………………………………………………．．ｉＴＡＢＬＥＯＦＩ：：ＯＮＴＥＮＴＳ………………………………………………………………………………．ｉｉｉ摘ｊＩ枣……………………………………………………………………………………………………………．．ＩＡＢＳＴＲＡＣＴ………………………………………………………………………………………………．．ＩＩＩ第一章绪论…………………………………………………………………………．１１．１研究背景……………………………………………………………………一ｌ１．２问题描述……………………………………………………………………．．２１．３本文工作………………………………………………………………………３１．４论文结构……………………………………………………………………一４第二章相关工作……………………………………………………………………．５２．１基于网络结构的用户关系分析……………………………………………．．５２．１．１基于共同好友的关系分析……………………………………………５２．１．２基于路径的关系分析…………………………………………………６２．２基于属性的用户关系分析…………………………………………………。８２．３社交行为建模………………………………………………………………一９２．４本章小结……………………………………………………………………一９第三章社交网络用户属性建模与用户关系度量……………………………………ｌｏ３．１属性分析与建模……………………………………………………………１０３．１．１基于属性的用户偏好分析ＯＯＯ．．．．Ｏ．．．．ＯＯＱＯＱＯＯＯＯＯＯＯＯＯＯ．ＯＯＯ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．ＯＯＯ１０３．２基于属性的用户关系度量…………………………………………………１２３．３本章小结……………………………………………………………………１３第四章社交网络用户行为建模与用户关系度量……………………………………１４４．１行为分析与建模……………………………………………………………１４４．１．１信息发布行为分析……………………………………………………１５４．１．２用户潜在因素提取……………………………………………………１６４．２基于行为的用户关系度量…………………………………………………ｌ７