复杂网络与互联网个性化信息服务的研究

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1、中国科学技术大学学位论文相关声明本人声明所，是本人在导师指导下进行研究呈交的学位论文。，工作所取得的成果除已特别加以标注和致谢的地方外论文中不包含任何他人己经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均己在论文中作了明确的说明。本，人授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权即学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印，，件和电子版允许论文被查阅和借阅可以将学位论文编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。作者签名年月

2、日中国科学技术大学博士学位论文摘要，复杂继二十世纪末复杂网络的小世界效应及无标度性的发现之后网络的研，几究得到了越来越多的关注来自各个学科的研究者们从各个层面对复杂网络展刀了深入的研究，复杂网络。目前，复杂已经成为一个充满生命力的交叉研究领域网络的研究主要集中在两个方面一方面是复杂网络，理论性的分析与仿真新的理论模型和新的分析方法不断涌现另一方面是从现实网络中不断发现新结构与新现象，运用复杂网络理论来观察、理解和解决具体应用问题。，随着信息技术的发展和互联网的普及己经成为新一代互联网应用的发展趋势。七系统中存在着大量的

3、非线性、自组织和涌现现象。将复杂，，网络研究与己相结合不仅有助于正确认识和理解以及对一「，、。的一步发展有指导性意义同时也将启发推动复杂网络的理论研究工作。个性化是亡的主要特点之一个性化信息服务己经成为互联网应用的一个重要的研究热点，得到了越来越多研究者的关注。其中，用户建模，聚类、，这些技术的研究分类以及自动推荐技术又是个性化信息服务中的关键技术必将有力地推动。互联网大规模的个性化信息服务，将复杂本论文围绕以上几个方面网络的理论方法与互联网个性化信息服务相结合，进行了深入的研究和实践。论文的主要内容为，将复杂网络的研

4、究与相结合。具体包括、用复杂网络的首先一，，。、理论方法研究系统中存在的非线性机制自组织和涌现现象二研究复杂，网络中的社团发现理论提出具有交联结构的复杂网络中的可重叠社团发现算法。三、对已中一个具有交联结构的复杂网络中的社团结构进行统计分析。其次，将复杂网络特征应用于关键词抽取和聚类分析中，具体包括一、研“”，究了汉语语言所组成的自然语言网络中的小世界特性提出基于复杂网络特征的关键词抽取算法。该算法综合考察单词在语言网络中的连接度和聚集性质，，旨在找到那些，抽取复杂网络综合特征值高的节点作为关键词可能相对低频但对文章主

5、题表达起重要作用的单词。二、在对复杂网络重要特征深入研究的基础复杂网络与卜互联网个性化信息服务的研究摘要，，上提出了加权复杂网络特征的定义并将数据聚类转换为复杂网络上的节点聚类，提出基于加权复杂网络特征的聚类算法。该算法能够有效地避免初始化选值敏感性的问题，从而提高了聚类的质量。，开展了对。然后互联网个性化信息服务中聚类和分类等基础性工作的研究具体包括、，一将本体论和词共现模型的思想引入到中文文本的特征表示中提出了。一种基于语义和统计特征的中文文本表示方法该方法更加准确地表示了中，。、文文本的语义信息使得中文文本自动聚

6、类的质量大大提高二将商空间理论引入到基于的文本自动分类中，实现了基于和商空间模型的自动分类实验系统。最后，针对现有推荐系统普遍存在的盲目性和低效性，对个性化自动推荐系统中用户模型和自动推荐技术做了深入研究，将用户建模、聚类、分类与自动推荐技术相结合，实现了基于聚类和分类的个性化文章自动推荐系统。本文的主要特色与创新之处提出了具有交联结构的复杂网络中的可重叠社团发现算法，并对具有交联结构的复杂网络中社团结构的重叠性进行了统计分析。该算法较好地分析出了中交联网络的可重叠社团结构。将复杂网络特征应用于关键词抽取和聚类分析中，

7、取得了良好的效果。基于复杂网络特征的关键词抽取算法能够较好地抽取那些相对低频，但对文章主题表达起重要作用的单词。基于加权复杂网络特征的一聚类算法有效地避免了初始化选值敏感性的问题，从而提高了聚类的质。国已将本体论和词共现思想引入中文文本表示中，提出了一种基于语义和统计特征的中文文本表示方法，该方法能够较好地反映中文文本的语义信息，使得中文文本聚类的质量大大提高。提出了一种，该系互联网上基于聚类和分类的个性化文章自动推荐系统统将用户建模、、，有效地提高聚类分类与自动推荐技术相结合了推荐质量和实时响应速度。，己，社团发，聚

8、类，分类，关键词复杂网络现个性化信息服务中国科学技术大学博士学位论文一一，叮一，，一，’一，，，己亡飞，亡叭，‘一，，一一，一，，卜，己一，‘一，五复杂网络与互联网个性化信息服务的研究一，，，，一一，，，，，，，一，一，，，，一，己，，，，中国科学技术大学博士学位论文目录，………摘要，，，，，二………………………，卜，第一章绪论…