文档介绍：基于复杂网络社团发现算法的读书网站数据分析系统
的设计与实现
温培源
2016 年 6 月
中图分类号：
UDC 分类号：
基于复杂网络社团发现算法的读书网站数据分析系统
的设计与实现
作 者 姓 名 温培源
学 院 名 称 软件学院
指 导 教 师 赵小林 副教授
答辩委员会主席 张常有 教授
申 请 学 位 工程硕士
学 科 专 业 软件工程
学位授予单位 北京理工大学
论文答辩日期 2016 年 6 月
Design and implementation of Study website data
analysis system based on complex network community
discovery algorithm
Candidate Name： Peiyuan Wen
School or Department: Software Engineering
Faculty Mentor: Professor Xiaolin Zhao
Chair, Thesis Committee：Prof Changyou Zhang
Degree Applied: Master of Engineering
Major： Software Engineering
Degree by: Beijing Institute of Technology
The Date of Defence： June，2016
研究成果声明
本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的
研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学
位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京
理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合
作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示
了谢意。
特此申明。
签 名： 日期：
摘要
目前许多读书网站具有书评功能，如何利用书评数据服务用户成为热门研究领
域，对于需要合理分类整理的大量书评数据，复杂网络提供了比较好的研究思路，通
过对书评数据形成的复杂网络进行社团结构划分，从书评角度将书籍进行分类，从而
形成了具有共同兴趣爱好的读者群落，据此，商家能够对相同社团中的用户提供一些
有针对性的服务，有利于商家和用户的双赢。
本系统主要分为爬虫子系统、中文分词子系统、数据分析处理子系统三个模块。
系统首先爬取一些知名读书网站的书籍和读书评论信息，然后对于长文本形式存在的
书评数据进行中文分词，提取书评数据的关键词，通过书评关键词构建复杂网络，而
后提出了一个新的复杂网络社团结构划分算法，通过改进的人工蜂群算法划分复杂网
络的社团结构，最终以图表的形式将图书聚类结果提供给用户。本系统利用 java 语言
进行相关程序开发，利用 mysql 数据库存储数据，生成图表后，利用