本文選題：社會網(wǎng)絡(luò) + 社區(qū)發(fā)現(xiàn)��； 參考：《吉林大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，以及網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用軟件逐漸的人性化與社會化，推動了人與人之間的交流和溝通，加速了社會網(wǎng)絡(luò)的繁榮和進(jìn)步。社會網(wǎng)絡(luò)中蘊(yùn)含著豐富的用戶信息及用戶間互相作用的鏈接關(guān)系信息。通�？梢杂脠D表示的多關(guān)系數(shù)據(jù)集來代表社會網(wǎng)絡(luò)，圖上的節(jié)點(diǎn)表示對象，邊表示對象之間相互作用的關(guān)系。 在過去的幾十年間，社會網(wǎng)絡(luò)的研究受到越來越多的關(guān)注。對于社會網(wǎng)絡(luò)的分析與研究，深入挖掘網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性、群體行為和傳播機(jī)理等對于進(jìn)一步了解網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有現(xiàn)實(shí)意義。當(dāng)前，社會網(wǎng)絡(luò)的研究中備受關(guān)注的焦點(diǎn)問題有如何發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)以及如何合理有效地評價網(wǎng)絡(luò)中用戶的重要性。 社區(qū)是社會網(wǎng)絡(luò)的最重要的一個屬性，它是具有共同性質(zhì)的對象的集合，其中集合與集合之間的對象的連接比較稀疏，而集合內(nèi)的對象的連接非常稠密。社區(qū)發(fā)現(xiàn)問題就是識別出網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系密切的節(jié)點(diǎn)的集合，可以理解為子圖識別問題，它是挖掘社會網(wǎng)絡(luò)中潛在的結(jié)構(gòu)的一個重要任務(wù)，已經(jīng)引起了越來越多的數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究者的廣泛關(guān)注。此外，，在社會網(wǎng)絡(luò)分析中另外一個重要的研究方向就是挖掘網(wǎng)絡(luò)中重要的節(jié)點(diǎn)，合理地評估節(jié)點(diǎn)的影響力，這對于社會管理、商業(yè)營銷等方面都有著廣泛的應(yīng)用和意義。 本論文在對傳統(tǒng)和現(xiàn)代的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法進(jìn)行研究和分析的基礎(chǔ)上，提出了一種新的基于代表點(diǎn)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法——RCD算法。RCD算法采用CURE聚類算法的思想，提出了使用多個代表點(diǎn)來代表一個社區(qū)，并通過離心率來選取中心點(diǎn)，然后根據(jù)節(jié)點(diǎn)的相似性來選取代表點(diǎn)，最后根據(jù)社區(qū)的相似性依次合并相似度最大的兩個社區(qū)，直到達(dá)到期望的社區(qū)個數(shù)，最終得到了局部聯(lián)系緊密的社區(qū)結(jié)構(gòu)。其中計(jì)算節(jié)點(diǎn)的相似性時，針對Jaccard相似性的局限性給出了修正，使得相似度的計(jì)算更加合理。算法通過在karate數(shù)據(jù)集、AmericanCollege football數(shù)據(jù)集和采集整理的DBLP中ACM SIGMOD會議的作者協(xié)作關(guān)系數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并與其它幾種算法進(jìn)行了比較，驗(yàn)證了RCD算法的準(zhǔn)確性和有效性。 另外，本論文還在社區(qū)發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)上提出了基于節(jié)點(diǎn)連接模式的影響力評定方法，該方法不同于傳統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)影響力評定方法，傳統(tǒng)的方法大多都是從網(wǎng)絡(luò)整體的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)出發(fā)，而基于節(jié)點(diǎn)連接模式的影響力評定方法是從網(wǎng)絡(luò)的局部社區(qū)信息的思想出發(fā)。將社區(qū)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)的連接模式分為兩類，對于與不同的社區(qū)都有連接的節(jié)點(diǎn)認(rèn)為其重要性比較高，因?yàn)樗鼈兿喈?dāng)于社區(qū)之間的橋梁的作用，對于社區(qū)之間的通信起到重要的意義。算法在三個數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗(yàn)證，并與度中心性和介數(shù)中心性進(jìn)行了斯皮爾曼一致性對比分析，驗(yàn)證了基于節(jié)點(diǎn)連接模式的影響力評定方法的可靠性和合理性。 總之，本論文既提高了社會網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)的質(zhì)量，也使得網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的影響力評定更有效。今后的研究重點(diǎn)主要關(guān)注于在提高社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的效率的同時也保證算法的精度，以適應(yīng)大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)；對于節(jié)點(diǎn)影響力的評定方面，要考慮節(jié)點(diǎn)包含的更多的信息，使得評定方法更合理。
[Abstract]:With the rapid development of Internet technology and the gradual humanization and socialization of network application software , the communication and communication between people are promoted , and the prosperity and progress of social network are accelerated . The social network contains rich user information and link relation information between users .

In the past few decades , the research of social networks has been paid more and more attention . For the analysis and research of social networks , it is of practical significance to further understand the structure characteristics , group behavior and communication mechanism of the network , and how to find out the community structure of the network and how to evaluate the importance of users in the network reasonably and effectively .

The community is one of the most important attributes of social network , it is a collection of objects of common property , in which the connection of objects between the collection and the collection is sparse , and the connection of objects within the collection is very dense . The problem of community discovery is to identify the nodes in the network , which is an important task of mining potential structures in the social network , which has caused more and more researchers in the field of data mining .

In this paper , based on the research and analysis of traditional and modern community discovery algorithms , a new algorithm of community discovery algorithm _ RCD algorithm based on representation point is proposed .

In addition , based on community discovery , this paper puts forward the influence evaluation method based on node connection mode , which is different from traditional node impact assessment method . Most of the traditional methods are based on the topology structure of the whole network , and the influence evaluation method based on the node connection mode is based on the idea of local community information in the network .

In conclusion , this thesis not only improves the quality of community discovery in the social network , but also makes the evaluation of the influence of the nodes in the network more effective . The future research focuses on improving the efficiency of the community discovery algorithm and ensuring the accuracy of the algorithm , so as to adapt to the large - scale network ;
For the evaluation of the influence of the node , more information contained in the node is taken into account , so that the evaluation method is more reasonable .
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.0

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本文編號：2067240