隨著計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，諸如新浪微博、人人網(wǎng)、Facebook以及Twitter等新型的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)。借助移動(dòng)通信網(wǎng)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)具備了及時(shí)性和動(dòng)態(tài)性，滿足了人們隨時(shí)隨地分享交流的需求。但是，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在給人們帶來靈活方便的同時(shí)，也存在許多安全隱患與輿論傳導(dǎo)等問題。對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)與影響力分析技術(shù)的研究有助于更加深刻地認(rèn)識(shí)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)特征，了解其內(nèi)部真實(shí)結(jié)構(gòu)，為信息層和行為層的網(wǎng)絡(luò)安全與防范提供決策支持。目前針對(duì)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�；谕�?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性，欠缺對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)屬性特征的考慮；（2）單單對(duì)靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)的研究已不足以刻畫真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性以及內(nèi)部本質(zhì)結(jié)構(gòu)；（3）現(xiàn)有的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)影響力算法及模型的較高時(shí)間復(fù)雜度已不適用于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷壯大的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。針對(duì)以上問題，本課題依托國家“十二五”863計(jì)劃項(xiàng)目，主要對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法進(jìn)行研究。首先提出了基于靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c屬性的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，并基于此依據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潆S著時(shí)間的變化量研究動(dòng)態(tài)社區(qū)的發(fā)現(xiàn)與識(shí)別，最后在良好的社區(qū)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)影響力傳播問題，建立了一種基于社區(qū)結(jié)構(gòu)的用戶影響力... 

【文章來源】：戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué)河南省

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級(jí)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(shù)
    1.3 主要問題分析
    1.4 本文主要內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
        1.4.1 主要內(nèi)容
        1.4.2 組織結(jié)構(gòu)
第二章 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)基本概念與特征分析
    2.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)基本概念
        2.1.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)定義
        2.1.2 網(wǎng)絡(luò)的圖表示
    2.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的主要性質(zhì)
        2.2.1 小世界現(xiàn)象
        2.2.2 度與度分布
        2.2.3 網(wǎng)絡(luò)的聚集性
        2.2.4 弱連接的強(qiáng)度
    2.3 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)屬性特征分析
        2.3.1 網(wǎng)絡(luò)屬性分析
        2.3.2 節(jié)點(diǎn)屬性相似度
        2.3.3 邊的強(qiáng)度
    2.4 本章小結(jié)
第三章 一種聯(lián)合拓?fù)渑c屬性的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
    3.1 引言
    3.2 聯(lián)合拓?fù)渑c屬性的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)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(jì)算
    3.3 基于模糊等價(jià)關(guān)系的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
        3.3.1 模糊等價(jià)關(guān)系的建立
        3.3.2 算法描述
        3.3.3 算法復(fù)雜度分析
        3.3.4 參數(shù)討論
    3.4 實(shí)驗(yàn)仿真
        3.4.1 算法結(jié)果測試
        3.4.2 算法性能分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的增量式動(dòng)態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
    4.1 引言
    4.2 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)描述
        4.2.1 屬性加權(quán)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)
        4.2.2 屬性加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋭荻x
        4.2.3 屬性加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的模塊度計(jì)算
    4.3 動(dòng)態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
        4.3.1 基于點(diǎn)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(wǎng)絡(luò)增量的動(dòng)態(tài)社區(qū)算法描述
    4.4 實(shí)驗(yàn)仿真
        4.4.1 人人網(wǎng)數(shù)據(jù)
        4.4.2 Enron 郵件網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
        4.4.3 恐怖分子 VAST 數(shù)據(jù)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于社區(qū)結(jié)構(gòu)的用戶影響力評(píng)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(shí)驗(yàn)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(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
    6.3 下一步研究工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡歷 攻讀碩士學(xué)位期間完成的主要工作


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種新的中文微博社區(qū)博主影響力的評(píng)估方法[J]. 楊長春,俞克非,葉施仁,嚴(yán)水歌,丁虹,楊晶.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(25)
[2]一種新型的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)影響最大化算法[J]. 田家堂,王軼彤,馮小軍.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2011(10)
[3]一種基于拓?fù)鋭莸木W(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法[J]. 淦文燕,赫南,李德毅,王建民.  軟件學(xué)報(bào). 2009(08)

碩士論文
[1]社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究[D]. 劉耀庭.浙江大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3172035