19、社交网络用户模式识别与数字版权挑战

社交网络用户模式识别与数字版权挑战

社交网络用户模式识别

在社交网络分析中，数据挖掘技术发挥着重要作用。预测性方法旨在通过训练模型对未知案例进行分类，而描述性方法则侧重于发现数据的深层关系、相关性和描述性属性。

1. 数据挖掘方法

   • 决策树方法 ：是数据挖掘中最流行的分类方法之一，因其易于使用和可视化解释能力而备受青睐。常见的决策树算法包括C5、Quest、CHAID和CART等。不同算法在技术能力、分裂方法和功能上存在差异，例如C5和CHAID算法分别使用“增益比”和“基尼值”分裂方法对离散值变量进行分类，而CART算法可用于分类和回归。
   • 支持向量机（SVM） ：是模式识别领域的先进方法，具有强大的线性和非线性分类能力。它通过寻找最优超平面来扩大模式空间中两类之间的边界，同时支持多类预测。
   • 人工神经网络（ANN） ：由分层排列的智能节点组成，包括输入层、隐藏层和输出层。节点通过权重连接，权重在训练阶段通过训练数据确定，网络性能在测试数据上进行评估。
   • 关联规则挖掘 ：是一种重要的描述性挖掘方法，Apriori算法是常用的关联规则挖掘算法。在关联规则挖掘中，支持度、规则支持度、置信度和提升值是评估规则有用性的重要参数。

2. 数据收集
   通过在线调查收集了570名活跃的土耳其Fa