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基于社交數(shù)據(jù)的可視化分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2024-07-11 00:55
  信息時(shí)代社交網(wǎng)絡(luò)的興起徹底改變了人類的社交方式,大量的社交數(shù)據(jù)也隨之產(chǎn)生。傳統(tǒng)的對(duì)于大規(guī)模,高維度的社交數(shù)據(jù)可視化方法很難進(jìn)行人類社交行為模式識(shí)別。通過過濾選擇,聚類等技術(shù)能夠一定程度上解決大規(guī)模社交數(shù)據(jù)可視化的遮擋,混亂,交互等問題,卻忽略了不同社交類型數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性,比如社交好友關(guān)系和社交簽到數(shù)據(jù)之間的某種聯(lián)系無(wú)法通過簡(jiǎn)單的選擇,聚類技術(shù)進(jìn)行挖掘。本文工作結(jié)合社交好友關(guān)系數(shù)據(jù)和社交簽到數(shù)據(jù)兩種社交特征來(lái)研究社交用戶社交行為模式,實(shí)現(xiàn)了Social Portrait系統(tǒng)對(duì)多類型社交大數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析。本文的主要工作如下:(1)將社交網(wǎng)絡(luò)采用圖模型描述,應(yīng)用社團(tuán)劃分算法計(jì)算社交網(wǎng)絡(luò)的特征。基于社交用戶的社團(tuán)結(jié)構(gòu)特征對(duì)簽到數(shù)據(jù)特征進(jìn)行特征提取。對(duì)于兩種社交數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)的特征計(jì)算,不僅能夠使用線下活動(dòng)類型POI來(lái)解釋原本無(wú)實(shí)際意義的社交用戶社團(tuán),還能通過RCVF參數(shù)的構(gòu)造來(lái)篩選出那些社團(tuán)可解釋性高的社交用戶。(2)對(duì)于社團(tuán)可解釋性高的社交用戶,然后采用非監(jiān)督的聚類算法劃分不同社交圈好友類型,并將聚類結(jié)果進(jìn)行降維處理。聚類的方法不僅可以得到社交類型劃分的結(jié)果,還為下一步取樣提供了合理的依據(jù)。...

【文章頁(yè)數(shù)】:80 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖7網(wǎng)絡(luò)屬性描述及測(cè)試

圖7網(wǎng)絡(luò)屬性描述及測(cè)試

圖7網(wǎng)絡(luò)屬性描述及測(cè)試長(zhǎng)度;二、利用WebGL技術(shù)突破了二維的限制,將社交網(wǎng)絡(luò)模型呈現(xiàn)在三維空間中,并且具有雙目立體視覺效果,增強(qiáng)了沉浸感;三、允許用戶用特定手勢(shì)與其進(jìn)行交互,增強(qiáng)了交互性,提高了使用的便捷度、簡(jiǎn)化了操作。通過實(shí)驗(yàn)分析,最終的結(jié)論是相較于現(xiàn)有的社交網(wǎng)絡(luò)可視化系統(tǒng),....


圖7網(wǎng)絡(luò)屬性描述及測(cè)試

圖7網(wǎng)絡(luò)屬性描述及測(cè)試

圖7網(wǎng)絡(luò)屬性描述及測(cè)試長(zhǎng)度;二、利用WebGL技術(shù)突破了二維的限制,將社交網(wǎng)絡(luò)模型呈現(xiàn)在三維空間中,并且具有雙目立體視覺效果,增強(qiáng)了沉浸感;三、允許用戶用特定手勢(shì)與其進(jìn)行交互,增強(qiáng)了交互性,提高了使用的便捷度、簡(jiǎn)化了操作。通過實(shí)驗(yàn)分析,最終的結(jié)論是相較于現(xiàn)有的社交網(wǎng)絡(luò)可視化系統(tǒng),....


圖2-1VisualBackchannel用于記錄和探索一般用戶在社交媒體上關(guān)于大規(guī)模事件的在線對(duì)話[22]

圖2-1VisualBackchannel用于記錄和探索一般用戶在社交媒體上關(guān)于大規(guī)模事件的在線對(duì)話[22]

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文圖2-1VisualBackchannel用于記錄和探索一般用戶在社交媒體上關(guān)于大規(guī)模事件的在線對(duì)話[22]然有一些限制,比如信息超載,缺乏可信度,不支持用戶對(duì)于新聞時(shí)間態(tài)度變化的感知。為了解決信息超載和缺乏信息背景的問題,Zubiaga等人[24]設(shè)....


圖2-4Whisper可視化社交媒體信息傳播過程[41]

圖2-4Whisper可視化社交媒體信息傳播過程[41]

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文圖2-4Whisper可視化社交媒體信息傳播過程[41]式。這些數(shù)據(jù)通常非常稀疏(例如,Twitter數(shù)據(jù)中不到1%具有地理標(biāo)簽),這使分析和可視化這類數(shù)據(jù)變得困難。陳為等人[44]引入了一個(gè)可視化分析系統(tǒng)幫助檢測(cè)來(lái)自稀疏采樣的社交媒體數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)模式。該....



本文編號(hào):4004997

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