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时间:2019-11-26
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1、硕士研究生学位论文题目:寻找“意见领袖”:应用PageRank算法处理社会网络数据的尝试姓名:吴令飞学号:10618032院系:新闻与传播学院专业:传播学研究方向:媒体经营管理导师姓名:刘德寰二零零七年五月第1页版权声明任何收存和保管本论文各种版本的单位和个人,未经本论文作者同意,不得将本论文转借他人,亦不得随意复制、抄录、拍照或以任何方式传播。否则,引起有碍作者著作权之问题,将可能承担法律责任。第2页北京大学学位论文原创性声明和使用授权说明原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
2、究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。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。本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名:日期:年月日学位论文使用授权说明本人完全了解北京大学关于收集、保存、使用学位论文的规定,即:按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本;学校有权保存学位论文的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的的前提下,学校可以公布论文的部分或全部
3、内容。(保密论文在解密后遵守此规定)论文作者签名:导师签名:日期:年月日第3页内容摘要上世纪五十年代以来,社会网络分析方法一直在不断发展。近十年,一些研究者尝试将计算机建模技术、复杂网络理论与社会网络分析方法结合,开拓了人工社会、人类行为动力学等新领域。本文建议了一种新的在社会关系网络数据中寻找“意见领袖”的方法。使用互联网搜索技术PageRank算法对社会网络中的节点进行“重要性”排序,能使个人计算机在该问题上的处理能力达到1亿节点级。这为研究者在大规模数据中分析人类交往行为提供了方便。在文献综述部分,本文回顾了
4、社会网络分析方法和复杂网络理论的历史发展,并指出传播学理论与二者的交集。此外,本文阐述了PageRank算法的基本思想及其产生背景。在正文部分,本文介绍了一项实证研究。本文作者分别使用经典的社会网络“点中心度”分析方法、原始PageRank算法和为处理社会网络数据改进后的PageRank算法对某社会关系网数据进行“意见领袖”研究,并比较了三种分析的结果。最后,本文讨论了使用PageRank算法处理社会网络数据可能产生的问题及其改进方法,并指出该方法对应用复杂网络理论分析人类交往行为的意义。关键词:社会网络分析,复杂
5、网络,PageRank,“意见领袖”第4页AbstractTheSocialNetworkTheoryhasbeengreatlydevelopedgreatlysince1950s.WiththeComplexTheory’srapidlydevelopmentinthelasttenyears,researchersbegantocombineitwithsocialnetworktheorytodevelopnewareassuchasArtificialSocietyandHumanDynamics.The
6、paperintroducedanewmethodoffinding“opinionleader”bysuggestedusingthePageRankAlgorithm,whichhasbeenusedwidelyintheInternetsearchtechnologies,toanalyzethesocialnetworkdata.ItisbelievedthattheusageofthePageRankAlgorithmwillsaveresearchers’timegreatlyinanalyzingla
7、rgedatasets.TheauthorreviewedtheSocialNetworkTheory’sdevelopmentinthepastdecadesintheliteraturereviewpart,whichwasfollowedbytheintroductionofthePageRankAlgorithmandthebackgroundofitsemergence.Inthemainpartofthepaper,theauthorcitedasocialnetworkdatasetandanalyz
8、editwiththeSocialNetworkAnalysisandthePageRankAlgorithm,boththeoriginaloneandtheadvancedone.Theresultswereshowedinthepaper.Finally,thepaperdiscussedpossibleproblemsthatmaybringbyPa
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