网络虚拟身份关系的提取和分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 网络虚拟身份及其关系 | 第10页 |
| 1.2.2 关系挖掘 | 第10-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关理论 | 第14-28页 |
| 2.1 复杂网络 | 第14-20页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第14-16页 |
| 2.1.2 社群发现 | 第16-20页 |
| 2.2 标签传播算法 | 第20-22页 |
| 2.2.1 概述 | 第20-21页 |
| 2.2.2 LPA算法的应用 | 第21-22页 |
| 2.3 社交网络分析 | 第22-23页 |
| 2.3.1 基本概念 | 第22-23页 |
| 2.4 Spark图计算框架GraphX | 第23-28页 |
| 2.4.1 Spark计算框架 | 第24-25页 |
| 2.4.2 GraphX计算框架 | 第25-28页 |
| 第三章 网络虚拟身份关系实时提取系统 | 第28-40页 |
| 3.1 概述 | 第28-29页 |
| 3.2 网络虚拟身份提取系统的架构 | 第29-34页 |
| 3.3 完整程序逻辑流程 | 第34-36页 |
| 3.4 提取实例 | 第36-40页 |
| 第四章 虚拟身份关系数据预处理 | 第40-45页 |
| 4.1 概述 | 第40页 |
| 4.2 关系对提取及预处理 | 第40-42页 |
| 4.3 有向图和无向图 | 第42页 |
| 4.4 有向图的异常点处理 | 第42-45页 |
| 第五章 粗粒度的社群关系分析 | 第45-62页 |
| 5.1 概述 | 第45页 |
| 5.2 社群算法选择 | 第45-47页 |
| 5.3 COPRA算法 | 第47-49页 |
| 5.3.1 COPRA算法的思想 | 第47-48页 |
| 5.3.2 COPRA算法并行化的可行性分析 | 第48-49页 |
| 5.3.3 COPRA算法存在问题分析 | 第49页 |
| 5.4 COPRA算法的并行化实现 | 第49-60页 |
| 5.4.1 具体的算法描述 | 第49-53页 |
| 5.4.2 算法迭代的结束条件 | 第53-54页 |
| 5.4.3 算法输入参数v的选择 | 第54-55页 |
| 5.4.4 提高算法运行的结果的稳定性 | 第55页 |
| 5.4.5 算法的准确性分析 | 第55-58页 |
| 5.4.6 算法的性能分析 | 第58-60页 |
| 5.5 社群关系分析 | 第60-62页 |
| 第六章 细粒度的个人关系分析 | 第62-70页 |
| 6.1 概述 | 第62页 |
| 6.2 基于GraphX的2跳邻居算法 | 第62-66页 |
| 6.3 任意两个不相连节点的共同好友算法 | 第66-68页 |
| 6.4 关系分析 | 第68-70页 |
| 第七章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 7.1 论文总结 | 第70页 |
| 7.2 论文展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第75页 |
