面向社交媒体嵌入关系数据感知方法的研究  

A Research on the Data Aware Method for Social Media with Embedding Relationship

作　　者：崔颖安[1,2] 李雪[3] 夏辉[1] 张德运[2] 

机构地区：[1]西安理工大学计算机科学与工程学院,西安710048 [2]西安交通大学电子与信息工程学院,西安710049 [3]陕西师范大学国际商学院,西安710062

出　　处：《西安交通大学学报》2015年第2期31-36,共6页Journal of Xi'an Jiaotong University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71401092;71402144);教育部人文社会科学研究西部和边疆地区项目(14XJC910002);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(13SZYB01);陕西省社科联重大理论与现实问题研究基金资助项目(2013C124);陕西省教育厅专项科学研究项目(14JK1545)

摘　　要：针对社交媒体数据感知成本高、数据感知效率低等问题,提出了社交媒体嵌入关系多阶段数据感知方法（online social media-multi stage data aware,OSM-MSDA）。该方法以数据感知对象内部关系的分布特征为基础,构造一个具有偏好特征的种子网络;采用Metropolis-Hastings方法优先选取数据感知对象中高度节点的邻接关系,快速填充特征网络,实现网络轮廓探测;使用基于马尔可夫生灭机制的延迟拒绝方法控制概率转移核,对局部耦合关系进行修剪,确保连通关系疏密的合理分布。实验结果表明：OSM-MSDA建立的多阶段渐进数据抽样方法,能够克服已有数据感知方法采集样本的盲目性,在宏观尺度准确、高效的感知社交媒体嵌入关系的社会资本特征,确保特征网络与数据感知对象的结构更具有一致性,同时还能降低数据的使用成本,将数据处理效率提高32%~63%。A multi stage data-aware method for online social media with embedding relationship （online social media-multi stage data aware, OSM-MSDA） is proposed to solve problems of data aware in online social media, such as poor availability, high business cost, and low-efficiency, et al. A seed network with preference characteristics is constructed, and then the Metropolis- Hasting method is used to choose adjacency relation with high degree in data aware population. Finally, the improved Delay-Rejection method is used to regulate the Markov probability transition kernel, and to control the distribution density in local network. Experimental results show that OSM-MSDA gets more precise results for social capital of social media and high- efficiency at macro-level, and overcomes the blindness of existing data aware methods. At the same time, OSM-MSDA ensures the consistency between the characteristics of network and the structure of the data object perception, reduces the cost to use data, and increases the dataprocessing efficiency by 32%-63%.

关 键 词：社交媒体 嵌入关系 多阶段 数据感知 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]