本文選題：社會網(wǎng)絡 + 鏈路預測��； 參考：《東北大學》2014年碩士論文

【摘要】：社會網(wǎng)絡中人物之間關(guān)系的發(fā)掘一直是該研究領(lǐng)域中最重要的問題。互聯(lián)網(wǎng)的普及極大的推動了在線社會網(wǎng)絡的發(fā)展,這使得對社會網(wǎng)絡的研究日益趨于復雜化。本文采用復雜網(wǎng)絡研究方法對社會網(wǎng)絡復雜性進行分析,并采用鏈路預測的思想實現(xiàn)對社會關(guān)系網(wǎng)絡中關(guān)系的發(fā)現(xiàn)。另外,針對社會網(wǎng)絡探測時因探測手段產(chǎn)生的關(guān)系抽取不全或者關(guān)系抽取錯誤的情況,提出了使用鏈路預測算法實現(xiàn)對探測到的社會網(wǎng)絡重新構(gòu)建的方案。本文從鏈路預測的角度出發(fā)研究社會網(wǎng)絡中節(jié)點間產(chǎn)生連接關(guān)系的規(guī)律,分別對比分析了多種典型的鏈路預測算法在社會網(wǎng)絡中的預測效果。針對現(xiàn)有的基于隨機游走的鏈路預測算法存在的不足提出了基于鄰居修正的隨機游走鏈路預測算法。新提出的算法解決了原來隨機游走算法可能出現(xiàn)的鄰居選擇單一的情況,由于考慮了源節(jié)點的所有鄰居節(jié)點對最終相似度的貢獻,因此對原來節(jié)點間的相似度進行了修正。經(jīng)過鄰居修正過后的隨機游走鏈路預測算法能夠取得很好的預測效果,并且該算法擁有較低的時間復雜度和較高的算法穩(wěn)定性。將該算法應用到社會網(wǎng)絡的好友的推薦上時獲得了較為理想的推薦效果。另一方面,本文從社會人際關(guān)系網(wǎng)絡重構(gòu)的角度出發(fā),分析并實現(xiàn)對探測到的人際關(guān)系網(wǎng)絡的重新構(gòu)建。針對面向中文文本的人際關(guān)系網(wǎng)絡探測方法中存在的不足,改善并得到了能夠很好揭示文本中人物之間關(guān)系的模型。以《三國志》文本為研究對象,通過人物抽象模型得到三國時期人物之間的關(guān)系網(wǎng)絡,而后使用基于鄰居修正的鏈路預測算法對其關(guān)系預測,并根據(jù)預測的結(jié)果實現(xiàn)對探測到網(wǎng)絡的重新構(gòu)建。發(fā)現(xiàn),重構(gòu)后的網(wǎng)絡能夠更真實的揭示三國時期的人物之間的關(guān)系。本文提出的基于鄰居修正的隨機游走鏈路預測方法有助于人們深入了解社會網(wǎng)絡演化機制及人物之間產(chǎn)生聯(lián)系的驅(qū)動力,實現(xiàn)對社會網(wǎng)絡中好友的推薦。網(wǎng)絡重構(gòu)的思想則對真實社會關(guān)系網(wǎng)絡的構(gòu)建具有重要指導意義。
[Abstract]:The discovery of the relationship between people in social networks has been the most important issue in this field. The popularity of the Internet has greatly promoted the development of online social networks, which makes the research of social networks more and more complicated. In this paper, the complexity of social network is analyzed by using the method of complex network research, and the relationship in social network is discovered by the idea of link prediction. In addition, a link prediction algorithm is proposed to reconstruct the detected social network. From the point of view of link prediction, this paper studies the rules of the connection between nodes in social network, and compares and analyzes the prediction effect of several typical link prediction algorithms in social network. Aiming at the shortcomings of existing link prediction algorithms based on random walk, a neighbor modified algorithm for link prediction of random walk is proposed. The proposed algorithm solves the single neighbor selection situation which may occur in the original random walk algorithm. Considering the contribution of all neighbor nodes of the source node to the final similarity, the similarity between the original nodes is modified. The prediction algorithm of random walk link after neighbor correction can obtain good prediction effect, and the algorithm has lower time complexity and higher algorithm stability. The algorithm is applied to the recommendation of social network friends. On the other hand, from the point of view of social interpersonal network reconstruction, this paper analyzes and realizes the reconstruction of detected interpersonal network. Aiming at the shortcomings of the method of interpersonal network detection for Chinese text, the model which can reveal the relationship between the characters in the text is improved and obtained. Taking the text of "the three Kingdoms" as the research object, the relationship network between the characters in the three Kingdoms period is obtained by the abstract character model, and then the link prediction algorithm based on neighbor correction is used to predict the relationship. According to the predicted results, the detection network is reconstructed. It is found that the reconstructed network can reveal the relationship between the characters of the three Kingdoms more truthfully. The proposed method of random walk link prediction based on neighbor correction is helpful for people to understand the evolution mechanism of social network and the driving force of the relationship between people, and to realize the recommendation of friends in social network. The idea of network reconstruction is of great significance to the construction of real social network.
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.1;TP393.09

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本文編號：1869267