StackExchange問答社區(qū)網絡數據挖掘研究.pdf

1、StackExchange是目前最流行的問答網站之一，其中包含了100多個問答社區(qū)，在知識傳播過程中扮演了非常重要的角色。本文的目的是利用時下流行的復雜網絡方法分析StackExchange問答社區(qū)中用戶-問答-標簽三者之間的復雜關聯，并結合用戶的地理信息，來更好地了解這些問答社區(qū)中知識的傳播模式。
　　本文在第一章首先介紹了若干當前流行的問答網站，回顧了目前該領域國內外的研究現狀，并給出本文的研究內容；隨后在第二章介紹了復雜網絡

2、的理論基礎，包括復雜網絡的結構特征，基于此建立的經典復雜網絡模型：ER隨機網絡、WS小世界網絡、以及BA無標度網絡等，以及網絡的信息傳播模型；第三章介紹了 StackExchange的數據集，介紹了任務驅動社會網絡的概念，構建了用戶-問題、問題-標簽二分網絡，并通過投影構建了用戶問答關系網絡和標簽相似度網絡，隨后對這些網絡進行了可視化并給出了它們的結構特征；進一步地，第四章對 StackExchange中的四個問答社區(qū)的標簽相似度網絡隨

3、時間的演化進行了分析，發(fā)現不同類型問答社區(qū)的知識結構具有不同的演化規(guī)律。
　　隨后，為了研究StackExchange中問答社區(qū)在美國范圍內的知識傳播模式，在第五章首先構建了美國州問答關系網絡模型，雖然該模型能反映出美國的加州（CA）和紐約州（NY）在知識傳播的過程中比較重要，但卻不能很清晰地確定傳播源的位置以及傳播模式；鑒于此，構建了一種新的美國州知識傳播網絡模型，基于此模型，可以準確地找出問答社區(qū)中的傳播源。發(fā)現大多數問答社區(qū)

4、的傳播源可能不止一個，隨著時間的推移，問答社區(qū)中的知識會從多個傳播源向其他州進行擴散。除此之外，還比較了美國州問答關系網絡和知識傳播網絡的結構特征。在問答關系網絡中，州與州之間的聯系更緊密，連邊密度較大，不同類型的問答社區(qū)結構模式有很大差異；而在知識傳播網絡中，州與州之間的連邊密度較低，平均路徑較長，從而使得傳播脈絡比較清晰，與此同時還發(fā)現不同的問答社區(qū)具有相似的知識傳播模式。這些對比實驗說明了相較傳統的問答關系網絡模型而言，本文提出的