基于指數(shù)隨機(jī)圖模型(ERGM)的社會網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測研究-以微博為例的開題報(bào)告

基于指數(shù)隨機(jī)圖模型(ERGM)的社會網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測研究——以微博為例的開題報(bào)告【摘要】社交網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測是社交網(wǎng)絡(luò)分析的重要研究方向之一。目前，大量的社交網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測算法已經(jīng)被提出。但是，由于社交網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)性、復(fù)雜性和異質(zhì)性，鏈路預(yù)測依然面臨一些挑戰(zhàn)。因此，本文將基于指數(shù)隨機(jī)圖模型(ERGM)對微博社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行鏈路預(yù)測研究，旨在提高鏈路預(yù)測的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。具體而言，本文將分析微博的社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、特征和演化規(guī)律，構(gòu)建ERGM模型，探究社交網(wǎng)絡(luò)中影響社交關(guān)系形成的主要因素，并使用該模型進(jìn)行鏈路預(yù)測實(shí)驗(yàn)。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析，本文旨在為社交網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測提供一種有效的研究方法和實(shí)踐方案?！娟P(guān)鍵詞】社交網(wǎng)絡(luò)；鏈路預(yù)測；指數(shù)隨機(jī)圖模型；微博【引言】社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們?nèi)粘＝涣骱托畔鞑サ闹匾脚_，其中微博是其中最具代表性的社交媒體之一。隨著微博用戶數(shù)量的不斷增長和交互行為的不斷演化，微博社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為一個復(fù)雜、動態(tài)和高維的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。鏈路預(yù)測是社交網(wǎng)絡(luò)分析中的熱門研究方向之一，它旨在通過分析已知的社交關(guān)系信息，預(yù)測未知的社交關(guān)系。鏈路預(yù)測在社交網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)、社交關(guān)系識別、社交網(wǎng)絡(luò)營銷等方面具有廣泛的應(yīng)用。然而，社交網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)性、復(fù)雜性和異質(zhì)性給鏈路預(yù)測帶來了一定的挑戰(zhàn)。目前，已經(jīng)提出了許多鏈路預(yù)測算法，如基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法、基于深度學(xué)習(xí)的方法等。本研究將基于指數(shù)隨機(jī)圖模型(ERGM)對微博社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行鏈路預(yù)測研究。ERGM是一種用于建模社交網(wǎng)絡(luò)中多種不同類型關(guān)系的隨機(jī)圖模型。它可以有效地解決社交網(wǎng)絡(luò)中存在的多種復(fù)雜因素，如協(xié)同性、三角形閉合、傳染性、偏好性等。具體而言，本研究將執(zhí)行以下任務(wù)：1.分析微博社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、特征和演化規(guī)律。該任務(wù)將揭示微博社交網(wǎng)絡(luò)的基本特征，如度分布、聚類系數(shù)、路徑長度等。2.構(gòu)建ERGM模型，探究影響微博社交關(guān)系形成的主要因素。該任務(wù)將引入多個因素，如同居性、直接接觸、用戶興趣、用戶屬性等，探究這些因素對社交關(guān)系的影響。3.執(zhí)行鏈路預(yù)測實(shí)驗(yàn)，評估ERGM模型的預(yù)測性能。該任務(wù)將使用微博社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，評估ERGM模型的預(yù)測能力，并進(jìn)行實(shí)用性評估，以驗(yàn)證該模型在社交網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測中的可行性和有效性。【預(yù)期成果】本研究的主要成果包括：1.對于微博社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、特征和演化規(guī)律的深入分析。2.一種基于指數(shù)隨機(jī)圖模型的微博社交網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測方法，該方法可以識別多種影響社交關(guān)系的因素，增強(qiáng)鏈路預(yù)測的準(zhǔn)確性。3.一組微博社交網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測實(shí)驗(yàn)結(jié)果，該結(jié)果表明該方法的實(shí)用性和有效性?！狙芯恳饬x】本研究的意義在于：1.采用ERGM模型對微博社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行鏈路預(yù)測研究，這可以為鏈路預(yù)測研究提供一種新的思路和解決方案。2.探究微博社交網(wǎng)絡(luò)中的社交關(guān)系形成因素，這將有助于深入理解社交網(wǎng)絡(luò)中的人際互動原理，并為社交網(wǎng)絡(luò)營銷、情感分析等應(yīng)用提供支持。3.開發(fā)一種針對微博社交網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測方法，可為實(shí)際應(yīng)用提供重要的參考和指導(dǎo)?！狙芯坑?jì)劃】本研究的具體計(jì)劃如下：第一階段：文獻(xiàn)綜述和方法學(xué)習(xí)（2個月）1.收集微博社交網(wǎng)絡(luò)相關(guān)文獻(xiàn)，了解社交網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測的研究進(jìn)展、技術(shù)方法和應(yīng)用場景。2.學(xué)習(xí)指數(shù)隨機(jī)圖模型的理論基礎(chǔ)和運(yùn)算方法，掌握其在社交網(wǎng)絡(luò)分析中的應(yīng)用。第二階段：微博社交網(wǎng)絡(luò)分析（4個月）1.收集微博社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行探查和篩選。2.對微博社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、特征和演化規(guī)律進(jìn)行分析，得到微博社交網(wǎng)絡(luò)的基本特征。第三階段：ERGM模型構(gòu)建和參數(shù)估計(jì)（4個月）1.基于微博社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特征構(gòu)建ERGM模型，并引入多個因素進(jìn)行建模。2.運(yùn)用最大似然估計(jì)方法對模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。第四階段：鏈路預(yù)測實(shí)驗(yàn)（2個月）1.使用微博社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對ERGM模型進(jìn)行鏈路預(yù)測，評估模型的預(yù)測能力。2.對模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行性能評估，并提出相應(yīng)的改進(jìn)措施。第五階段：論文撰寫和總結(jié)（2個月）1.撰寫開題報(bào)告、中期報(bào)告、畢業(yè)論文。2.總結(jié)本研究的主要發(fā)現(xiàn)和貢獻(xiàn)?！緟⒖嘉墨I(xiàn)】[1]Newman,M.E.(2010).Networks:Anintroduction.Oxforduniversitypress.[2]Granovetter,M.(1973).Thestrengthofweakties.AmericanJournalofsociology,78(6),1360-1380.[3]Wasserman,S.,&Faust,K.(1994).Socialnetworkanalysis:Methodsandapplications(Vol.8).Cambridgeuniversitypress.[4]Robins,G.,Pattison,P.,Kalish,Y.,&Lusher,D.(2007).Anintroductiontoexponentialrandomgraph(p*)modelsforsocialnetworks.Socialnetworks,29(2),173-191.[5]Lodi,S.,Nicosia,V.,&Panzarasa,P.(2012).Leskovec,J.,Backstrom,L.,&Kleinberg,J.M.Meme-trackingandthedynamicsofthenewscycle.InACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining.[6]Tang,J.,Gao,H.,&Liu,H.(2010).mTrust:discerningmulti-facetedtrustinaconnectedworld.Proceedingsofthe19thinternationalconferenceonWorldwideweb,985-994.[7]Jankowski,J.,Ci