隨著計算機互聯(lián)網技術的迅猛發(fā)展，諸如新浪微博、人人網、Facebook以及Twitter等新型的社會網絡產品不斷涌現(xiàn)。借助移動通信網，社會網絡服務具備了及時性和動態(tài)性，滿足了人們隨時隨地分享交流的需求。但是，社會網絡在給人們帶來靈活方便的同時，也存在許多安全隱患與輿論傳導等問題。對社會網絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)與影響力分析技術的研究有助于更加深刻地認識網絡的本質特征，了解其內部真實結構，為信息層和行為層的網絡安全與防范提供決策支持。目前針對這兩方面的研究主要存在著以下不足：（1）靜態(tài)社區(qū)劃分中通常基于拓撲結構特性，欠缺對社會網絡屬性特征的考慮；（2）單單對靜態(tài)網絡的研究已不足以刻畫真實網絡的動態(tài)性以及內部本質結構；（3）現(xiàn)有的社會網絡影響力算法及模型的較高時間復雜度已不適用于網絡規(guī)模不斷壯大的社會網絡服務。針對以上問題，本課題依托國家“十二五”863計劃項目，主要對社會網絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法進行研究。首先提出了基于靜態(tài)網絡的聯(lián)合網絡拓撲與屬性的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，并基于此依據網絡拓撲隨著時間的變化量研究動態(tài)社區(qū)的發(fā)現(xiàn)與識別，最后在良好的社區(qū)結構基礎上分析社會網絡影響力傳播問題，建立了一種基于社區(qū)結構的用戶影響力... 

【文章來源】：戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學河南省

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
目錄
圖目錄
表目錄
第一章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 課題研究現(xiàn)狀
        1.2.1 社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
        1.2.2 影響力分析技術
    1.3 主要問題分析
    1.4 本文主要內容和組織結構
        1.4.1 主要內容
        1.4.2 組織結構
第二章 社會網絡基本概念與特征分析
    2.1 社會網絡基本概念
        2.1.1 社會網絡定義
        2.1.2 網絡的圖表示
    2.2 社會網絡的主要性質
        2.2.1 小世界現(xiàn)象
        2.2.2 度與度分布
        2.2.3 網絡的聚集性
        2.2.4 弱連接的強度
    2.3 社會網絡屬性特征分析
        2.3.1 網絡屬性分析
        2.3.2 節(jié)點屬性相似度
        2.3.3 邊的強度
    2.4 本章小結
第三章 一種聯(lián)合拓撲與屬性的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
    3.1 引言
    3.2 聯(lián)合拓撲與屬性的社會網絡描述
        3.2.1 完全信息圖概念
        3.2.2 完全相異距離指數(shù)的計算
    3.3 基于模糊等價關系的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
        3.3.1 模糊等價關系的建立
        3.3.2 算法描述
        3.3.3 算法復雜度分析
        3.3.4 參數(shù)討論
    3.4 實驗仿真
        3.4.1 算法結果測試
        3.4.2 算法性能分析
    3.5 本章小結
第四章 基于加權網絡的增量式動態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
    4.1 引言
    4.2 動態(tài)網絡描述
        4.2.1 屬性加權動態(tài)網絡
        4.2.2 屬性加權網絡的拓撲勢定義
        4.2.3 屬性加權網絡的模塊度計算
    4.3 動態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
        4.3.1 基于點增量的社區(qū)變化
        4.3.2 基于邊增量的社區(qū)變化
        4.3.3 基于網絡增量的動態(tài)社區(qū)算法描述
    4.4 實驗仿真
        4.4.1 人人網數(shù)據
        4.4.2 Enron 郵件網絡數(shù)據
        4.4.3 恐怖分子 VAST 數(shù)據
    4.5 本章小結
第五章 基于社區(qū)結構的用戶影響力評估模型
    5.1 引言
    5.2 問題描述
    5.3 區(qū)域影響力 InfR 算法
        5.3.1 影響激活概率
        5.3.2 InfR 算法
    5.4 基于 Top-k 的綜合影響力 InfG 模型
    5.5 實驗仿真
        5.5.1 區(qū)域影響力分析
        5.5.2 綜合影響力分析
    5.6 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 全文總結
    6.2 本文的主要創(chuàng)新點
    6.3 下一步研究工作展望
致謝
參考文獻
作者簡歷 攻讀碩士學位期間完成的主要工作


【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種新的中文微博社區(qū)博主影響力的評估方法[J]. 楊長春,俞克非,葉施仁,嚴水歌,丁虹,楊晶.  計算機工程與應用. 2012(25)
[2]一種新型的社會網絡影響最大化算法[J]. 田家堂,王軼彤,馮小軍.  計算機學報. 2011(10)
[3]一種基于拓撲勢的網絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法[J]. 淦文燕,赫南,李德毅,王建民.  軟件學報. 2009(08)

碩士論文
[1]社交網絡結構研究[D]. 劉耀庭.浙江大學 2008



本文編號：3172035