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社交网络中的多媒体数据发掘

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毕业论文范文题目:社交网络中的多媒体数据发掘,论文范文关键词:社交网络中的多媒体数据发掘
社交网络中的多媒体数据发掘毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:品种繁多的社交网络(SocialNetworkSites)成为近些年来热度最高的网络利用,而其中大量的多媒体信息引起了研究人员的兴趣。针对社交网络中多媒体数据的研究重要关注于两点:1.如何公道的对社交网络中的多媒体数据进行有效的数据发掘。多媒体数据蕴含了用户大量的特点信息,通过对这些数据进行发掘,可能对用户的生活习惯、兴趣爱好进行揣测,并进行有针对性的信息推荐,从而加强社交网络的用户闭会。2.如何对疾速增加的社交网络多媒体数据进行有效管理(文章此处忽略..)。跟着用户数量的增加,社交网络中的多媒体数据呈指数级增加,急需一些行之有效的方法对海量的网络数据进行管理,包含存储跟查问等操作。针对问题一,本文在社交网络数据发掘中参加了基于图像内容信息的数据发掘,并翻新性的将图像中的人物关联及文本标签引入其中,实现更加存在断定力关联测算方法,深刻了用户历史操作记录的图数据发掘算法。在链路式信息推荐方向上,本文提出了加权深度优先算法,有效的解决了好友推荐及信息推荐问题;在聚类式信息推荐方向上,本文(此处忽略..)提出了多常识网络协同窗习算法,可能正确的查找社交集团中的核心成员,进行聚类式信息推广。针对问题二,本文为了实现海量多媒体数占领效索引跟疾速检索,在传统的部分敏感哈希的基本上,引入了海明编码技巧,实现了高维数据线性时光索引,降落了多媒体数据检索的时光复杂度,并且针对当前风行的分布式体系做了针对性的优化,利用部分敏感哈希的特点,树破多哈希桶分布安排,使得网络用户实时检索多媒体数据成为事实。因为网络数据的多样性,导致在对其进行数据发掘时(本文此处忽略..),要利用不同的方法,这样就会构建意思不同的常识网络。如何将这些网络进行最有效的融合存在很大的挑衅。本文通过对用户基本信息进行数据发掘,构成了第一层无偏置加权用户网络;通过加权深度优先算法构建了用户交互网络,并且对用户之间的关联密度进行了加权,构成了第二个常识网络;通过基于图像内容信息数据发掘,树破了用户网络,且对其中的二人连接、多人连接(可能存在环)的关联密度进行了加权,构成了第三个常识网络。通过基于图的最大相信融合算法,在无监督的前(略..)提下将以上三种学习方法得到的常识网络进行了融合。实验成果表明,这种融合方法是高效而可行的。最后本文设计并实现了基于发掘成果的社交网络图像中人脸主动标注体系,通过对图像中的人脸进行检测、辨认,为图像推荐一组高可托度的人物标签;设计并实现了基于加权深度优先的好友推荐及信息推荐体系,打算社交网络顶用户的关联密度;设计并实现了基于多常识网络协同窗习的聚类式信息推广体系,查找社交集团中的核心用户,进而实现聚类式的信息推广。


以上为本篇毕业论文范文社交网络中的多媒体数据发掘的介绍部分。
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