社交网络用户影响力评估算法研究与分布式实现

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1、分类号TP393密级公开UDC004编号10299S1308019硕士学位论文社交网络用户影响力评估算法研究与分布式实现Theresearchanddistributedimplementationofuserinfluenceassessmentinsocialnetwork指导教师周莲英教授作者姓名郑新申请学位级别硕士学科(专业)通信与信息系统论文提交日期2016年4月论文答辩日期2016年6月学位授予单位和日期江苏大学2016年6月答辩委员会主席方云团评阅人独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容以外，本论

2、文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果，也不包含为获得江苏大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。对本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式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：年月日学位论文版权使用授权书江苏大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊（光盘版）电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致，允许论文被查阅和借阅，同时授权中国科学技术信息研究所将本论文编入《中国学位论文全文数据库》并向社会提供查询，授权中国

3、学术期刊（光盘版）电子杂志社将本论文编入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》并向社会提供查询。论文的公布（包括刊登）授权江苏大学研究生处办理。本学位论文属于不保密□。学位论文作者签名：指导教师签名：年月日年月日江苏大学硕士学位论文摘要以微博为代表的新型社交网络不同于传统网络，其信息传播和扩散主要依赖于海量用户之间的关系。如何使信息被更多的用户所接收，即用户影响力最大化问题，已经成为社交网络平台及其应用的研究热点。但是由于用户数据量巨大，传统集中式数据处理方式在海量数据集处理方面的高成本、低效率的限制，使得目前对于用户影响力的研究成果并不突出，平台上海量数据资源也没有得到充分利用。Page

4、Rank算法是由Google开发的用于评估页面等级的算法，该算法以页面的链出和链入情况来对页面等级进行评估。论文将社交网络用户之间的相互关注关系抽象为页面之间的链出和链入关系，将PageRank算法应用于用户影响力的分析研究中，并将用户追随者的质量，即追随者的影响力的情况也作为重要的参考因素。并以此，设计了一种改进的用户影响力评估算法——URank算法。论文给出了URank算法的设计思路和详细实现过程。粒子群PSO优化算法是一种群体智能算法，以其收敛快、易实现等优点受到学术界广泛的重视。由于用户影响力分析也是一种优化设计，因此论文提出一种基于PSO算法的用户影响力评估算法——PsoRan

5、k算法。算法综合考虑用户自身因素和其追随者质量对用户影响力的影响，扩展了常见的用户影响力评估算法所依赖的参考因素。该算法在对用户影响力进行评估时，以用户自身质量，即用户的粉丝数、发布信息的频率和信息被转发率/被评论以及用户是否认证等因素为基础，以用户追随者的质量为条件，并且将用户影响力增量因子作为算法的适应度函数来判断是否对用户的影响力进行更新。从多方面保证算法评估出的用户影响力的合理性和公正性。为了使提出的算法能够适应海量数据处理，论文提出将URank和PsoRank算法按照MapReduce分布式并行化编程模型将论文设计的用户影响力评估算法改编成分布式并行化程序。论文用真实的从新浪微

6、博平台爬取的数据在Hadoop集群上对论文提出的分布式并行化URank和PsoRank算法进行实验验证。实验结果表明，相对于其它的用户影响力评估算法，论文提出的用户影响力评估算法可以更公正合理地反映用户真实的影响力大小。并且集群性能分析结果也表明，I社交网络用户影响力评估算法研究与分布式实现论文提出的并行化算法具有良好的加速比和计算效率比。因此论文提出的分布式并行化用户影响力评估算法较适合像新浪微博这样的大型社交网络平台。关键词：社交网络，用户影响力，粒子群算法，PageRank，MapReduceII江苏大学硕士学位论文ABSTRACTDifferentfromtraditionaln

7、etworks,socialnetworkssuchasmicroblogspreadanddiffuseinformationmainlydependonthemulti-relationshipbetweenallusers.Howtomakeinformationreceivedbyasmanyusersaspossible,whichisdefinedastheproblemofinfluencemaximizationin