立项课题方案背景介绍随着社会的不断进步和科技的不断进展，人类的生产和生活方式发生了巨大的变化，特别是信息技术的迅速进展，使得人们能够更加自由、高效地猎取信息和进行沟通。因此，信息技术在人类社会中的作用越来越重要，尤其是在教育、医疗、金融、交通、军事等领域中，信息技术的应用越来越广泛。而在信息技术的领域中，数据挖掘作为一项核心技术，更是发挥着不可替代的作用。数据挖掘是从大量、复杂、杂乱的数据中，挖掘出有价值的、未知的、潜在的数据关系、规则、模式和趋势的一项技术。它广泛应用于商业、金融、医疗、安全、社交网络等领域，成为当今世界最热门和最具前景的技术之一。立项目的本项目旨在探究数据挖掘在社交网络分析中的应用，以完善我国社交网络的数据分析体系，实现数据挖掘与社交网络之间的深度融合，为社交网络的进展制造良好的条件。立项内容项目背景分析从社交网络对社会生活的影响、社交网络结构与演化、用户行为分析、社会网络影响力等方面阐述社交网络的现状和未来进展趋势，为后续讨论提供必要的背景和概念化框架。社交网络数据的收集与预处理包括程序设计及其实现，数据抓取，数据清洗，数据预处理等方面。为后续数据挖掘和分析做好准备。社交网络的关系挖掘借助数据挖掘算法，深化挖掘社交网络中的各种关系，包括用户之间的连接、交互、传播、协同等多种关系，构建社交网络的关系数据模型。社交网络用户行为模型挖掘从用户行为的角度出发，通过数据挖掘技术揭示出用户的兴趣、偏好、需求及其他行为特征等，为社交网络的服务提供更好的推举、定制和个性化服务。基于社交网络的推举算法讨论利用社交网络的关系和用户行为模型，设计推举算法并实现，为社交网络的用户提供更加精准的推举服务，提高社交网络的用户粘性和用户满意度。实验验证与阶段性成果展示通过数据分析和实现可视化展示，验证所设计的关系挖掘算法、用户行为模型挖掘算法和推举算法的正确性和可行性，输出讨论阶段性成果。立项预期成果通过本项目的讨论，预期获得以下成果：• 设计实现高效的社交网络数据挖掘系统平台，构建包括数据抓取、预处理、数据仓库和算法实现等一系列的技术体系。• 提出适用于社交网络数据挖掘的关系挖掘算法，实现社交网络关系特征的分析与挖掘。• 提出适用于社交网络数据挖掘的用户行为模型挖掘算法，实现用户行为特征的抽取和建模。• 基于社交网络的推举算法改进，提高社交网络的用户满意度和用户黏性。...
