【摘 要】
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微博是近年来发展最快的网络媒体之一，随着其用户规模的不断扩大，其产生的信息量和社会影响力也越来越大。同时，网络信息的泛滥阻碍了用户体验的提升。因此，研究微博信息的规律并
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微博是近年来发展最快的网络媒体之一，随着其用户规模的不断扩大，其产生的信息量和社会影响力也越来越大。同时，网络信息的泛滥阻碍了用户体验的提升。因此，研究微博信息的规律并从海量的网络信息中挖掘发现有用的知识就变得很有意义。 本文以数据挖掘算法为工具，研究网络信息知识发现，在此基础上提出微博热点发现算法和网络信息推荐算法。同时，将微博 SIR模型与多 Agent相结合，试图从宏观和微观的角度解释微博信息的传播规律。 首先，本文设计了一种微博热点话题发现并行模糊 C均值（HTD-PFCM）算法。该算法在充分研究微博特点的基础上，对向量空间模型（ VSM）进行了改进，权值的计算更能将热点微博和非热点微博区分开来，并在 MapReduce平台上设计了热点话题发现并行算法。实验表明，HTD-PFCM算法不仅具有良好的加速比，还能更高效的挖掘微博热点话题。 其次，本文提出了一种基于Slope One算法的网络信息推荐并行算法，并借助MapReduce平台设计实现了该算法。该算法通过计算用户项目的偏差矩阵和频度矩阵，为预测用户感兴趣的项目提供了参考，实现了在大数据背景下的，网络信息的个性化推荐。实验表明，该算法在具有较高预测准确率的前提下，还具有较好的加速比，实现了信息的个性化服务。 最后，提出了一种将多 Agent理论与微博 SIR模型相结合的研究微博信息传播规律的方法，该方法根据微博信息传播信息的特点，将微博SIR模型与多Agent系统结合，用多 Agent的智能性来得到系统的演化方程。实验表明，该模型能较好的反映微博信息的传播规律。
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