本文關(guān)鍵詞： 在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)演化模型 關(guān)鍵用戶識(shí)別 鏈路預(yù)測(cè)　出處：《北京交通大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著各種在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究的節(jié)點(diǎn)規(guī)模上升到了數(shù)百萬甚至是千萬級(jí)。在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)具有規(guī)模巨大,鏈路眾多,關(guān)系復(fù)雜等特點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)演化和結(jié)構(gòu)特征研究是在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究的兩個(gè)重要方面,并可進(jìn)一步擴(kuò)展成為演化模型、關(guān)鍵用戶識(shí)別和鏈路預(yù)測(cè)這三個(gè)問題。其中,網(wǎng)絡(luò)演化研究的實(shí)質(zhì)是網(wǎng)絡(luò)的生成機(jī)制,具體包括網(wǎng)絡(luò)中各組成部分之間的關(guān)系及其整體特征,是從局部對(duì)網(wǎng)絡(luò)的宏觀整體研究。中心性和用戶行為是刻畫網(wǎng)絡(luò)演化的兩個(gè)重要指標(biāo),其中,中心性既對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的演化有著重要的影響,也是衡量用戶重要性的關(guān)鍵指標(biāo)之一,用戶行為則是另一個(gè)評(píng)估用戶重要性的關(guān)鍵指標(biāo),也是鏈路預(yù)測(cè)的關(guān)鍵依賴條件之一。在此基礎(chǔ)上,網(wǎng)絡(luò)演化、關(guān)鍵用戶識(shí)別和鏈路預(yù)測(cè)這三個(gè)問題形成了一個(gè)有機(jī)的整體。本文主要針對(duì)網(wǎng)絡(luò)演化和結(jié)構(gòu)特征兩個(gè)方面所涉及的上述三個(gè)問題進(jìn)行深入研究,提出一系列模型與算法。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)工作和成果包括：網(wǎng)絡(luò)演化方面(1)針對(duì)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)演化模型難以準(zhǔn)確刻畫在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)加速增長(zhǎng)過程中老用戶對(duì)新用戶產(chǎn)生關(guān)注關(guān)系這一問題,依次提出了概率復(fù)制增長(zhǎng)模型、加速?gòu)?fù)制增長(zhǎng)模型和帶更新過程的加速概率復(fù)制增長(zhǎng)模型,通過解析計(jì)算、模擬仿真和實(shí)際網(wǎng)絡(luò)測(cè)量,結(jié)果均顯示了上述模型與真實(shí)在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣鞯囊恢滦?能夠很好的刻畫真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的演化進(jìn)程。(2)針對(duì)當(dāng)前尚缺乏網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦詳?shù)學(xué)刻畫方法這一問題,給出了針對(duì)前面所提出的三個(gè)網(wǎng)絡(luò)演化模型的度分布、平均最短路徑和簇聚集系數(shù)的解析方法,通過理論分析得出上述三個(gè)拓?fù)涮卣髟鲩L(zhǎng)規(guī)律的同時(shí),也對(duì)基于加速增長(zhǎng)機(jī)制的演化模型網(wǎng)絡(luò)特征的理論分析提供了借鑒和參考。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征方面(3)針對(duì)目前在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵用戶識(shí)別算法識(shí)別率低、排序片面等問題,考慮用戶間動(dòng)態(tài)“提及”關(guān)系及其頻率的相對(duì)重要性,通過迭代方式量化了在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)用戶的關(guān)鍵性,在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于用戶關(guān)系的關(guān)鍵用戶識(shí)別算法,并給出了算法收斂性和時(shí)間復(fù)雜度分析。和主流算法對(duì)比,該算法可以避免僵尸粉欺騙、名人的普通朋友重要性偏高、排序片面等問題,能夠更好地識(shí)別出在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵用戶。(4)針對(duì)現(xiàn)有在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和精確度較低的問題,提出了一個(gè)基于用戶行為特征的稀疏學(xué)習(xí)算法。該算法以用戶關(guān)注關(guān)系作為分類特征基礎(chǔ),考慮用戶間的“提及”關(guān)系,引入用戶行為特征矩陣作為約束條件,利用核投影機(jī)(KPM)算法實(shí)現(xiàn)從高維Hilbert空間到最佳D維空間的選取,在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)用戶間的有效鏈路預(yù)測(cè)。我們給出了該算法的表示定理并證明了算法的收斂性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法鏈路預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度、精確度優(yōu)于通用的SVM算法和TKPM算法。
[Abstract]:With the rapid development of various online social networks, the scale of social network research nodes has increased to millions or even tens of millions. Network evolution and structural characteristics are two important aspects of online social network research, and can be further expanded into three problems: evolution model, key user identification and link prediction. The essence of the network evolution research is the generation mechanism of the network, including the relationship between the components of the network and its overall characteristics. Centrality and user behavior are two important indicators to characterize the evolution of networks, in which centrality has an important impact on the evolution of social networks. It is also one of the key indicators to measure the importance of users, and user behavior is another key indicator to evaluate the importance of users, and it is also one of the key dependency conditions for link prediction. On this basis, the network evolves. The three problems of critical user identification and link prediction form an organic whole. A series of models and algorithms are proposed. The main innovations and achievements of this paper include: network evolution. 1) it is difficult to accurately depict old users to new users in the process of accelerating the growth of online social networks. The issue of relationships of concern, The probabilistic replicative growth model, accelerated replication-growth model and accelerated probabilistic replication-growth model with updating process are put forward in turn. The results show that the above models are consistent with the topological features of real online social networks, and can well describe the evolution process of real networks. An analytical method for the degree distribution, average shortest path and cluster aggregation coefficient of the three network evolution models proposed in this paper is given. By theoretical analysis, the growth laws of the above three topological characteristics are obtained. It also provides a reference for the theoretical analysis of the network characteristics of the evolution model based on the accelerated growth mechanism. In terms of network structure features, the paper aims at the problems of low recognition rate and one-sided ranking of key users in online social networks. Considering the relative importance of the dynamic "mention" relationship among users and its frequency, this paper quantifies the key of online social network users by iterative method. On this basis, a key user identification algorithm based on user relationship is proposed. The convergence and time complexity analysis of the algorithm are given. Compared with the mainstream algorithms, the algorithm can avoid zombie spoofing, the importance of ordinary friends of celebrities is on the high side, and the ranking is one-sided, and so on. Be able to better identify key users in online social networks. In this paper, a sparse learning algorithm based on user behavior feature is proposed, which takes user concern relation as the basis of classification feature, considers the "mention" relation among users, and introduces user behavior feature matrix as constraint condition. The kernel projector KPM) algorithm is used to select the best D-dimensional space from high-dimensional Hilbert space, and on this basis, the effective link prediction between users is realized. We give the representation theorem of the algorithm and prove the convergence of the algorithm. The link prediction accuracy and accuracy of this algorithm is better than that of SVM algorithm and TKPM algorithm.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09

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