动态评价网络的统计分析与信息挖掘

现代的网上商务系统和最近兴起的Web2.0的本质，是让网络用户不再是被动阅读者，而成为主动参与者。本项目拟在WWW网络框架内针对以Web2.0技术为基础的网络商务系统（包括开放源代码、Google Map开放应用接口程序、Blog广泛使用、维基百科的编写等等）进行理论和实用两方面的研究。拟采用网络分析和统计力学的方法建立能够刻画真实系统的评价网络，通过统计分析揭示真实评价网络系统的结构和动力学性质，设计相应的理论模型，并提出高效的个性化推荐算法。将通过实证研究获得对于实际评价系统统计特性的深入细致了解，总结其统计规律。建立可控噪音强度的理论模型，达到再现真实系统若干统计特性的目标。设计并实现高效的算法，该算法应该明显优于传统的协同过滤算法。网络上的群集信息处理研究将在很大程度上影响和改变未来的网络经济形态。把统计物理学方法应用于互联网和万维网上的信息流的研究是对于信息物理的新开拓。