本文關(guān)鍵詞：基于分層遞階的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者挖掘研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：結(jié)構(gòu)洞最早是1992年由社會(huì)學(xué)家Burt提出的概念,在社會(huì)學(xué)領(lǐng)域有廣泛的研究。結(jié)構(gòu)洞是信息傳播中占據(jù)重要位置的一類節(jié)點(diǎn),是兩個(gè)非冗余的行動(dòng)者之間存在的缺口。如果兩個(gè)行動(dòng)者之間不存在直接連接,從整體上看來(lái),這樣的缺口好像網(wǎng)絡(luò)的洞穴,因此社會(huì)學(xué)家將這樣的洞穴定義為結(jié)構(gòu)洞。網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置的節(jié)點(diǎn)具有控制信息傳播的優(yōu)勢(shì),據(jù)研究,5%的結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者控制著50%的信息傳播,在大型社交網(wǎng)絡(luò)Twitter上,1%的結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者控制了25%的信息傳播。最近幾年,挖掘結(jié)構(gòu)洞引起越來(lái)越多研究者的興趣,縱觀研究者們對(duì)于結(jié)構(gòu)洞問(wèn)題的研究主要是在單一粒度下對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞的挖掘與分析。然而很多真實(shí)網(wǎng)絡(luò)存在分層遞階的多粒度的社團(tuán)結(jié)構(gòu)特性,以往單一分析網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)洞只能反映整個(gè)網(wǎng)絡(luò)在一個(gè)層面的結(jié)構(gòu)洞信息。在研究商空間理論時(shí),分層遞階的商空間模型是一種從多粒度的角度對(duì)問(wèn)題分析的思想,如果在挖掘網(wǎng)絡(luò)中結(jié)構(gòu)洞的問(wèn)題上,運(yùn)用這種分層遞階的思想,則能動(dòng)態(tài)地了解整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中結(jié)構(gòu)洞的變化過(guò)程,使得這種多粒度結(jié)構(gòu)洞挖掘更能反映真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的狀況。因此本文結(jié)合單粒度下結(jié)構(gòu)洞算法的研究,提出了對(duì)多粒度下網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞的挖掘和分析。本文在伯特提出的結(jié)構(gòu)洞理論基礎(chǔ)上,提出了基于分層遞階粒計(jì)算的結(jié)構(gòu)洞挖掘方法。對(duì)于無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò),本文提出一種多粒度分層遞階結(jié)構(gòu)洞的挖掘方法HI-SH,并對(duì)不同粒度下的結(jié)構(gòu)洞挖掘分析。對(duì)于加權(quán)網(wǎng)絡(luò),本文提出一種多粒度分層遞階的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞的挖掘方法WHI-SH。本文主要工作如下：一、介紹結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者的衡量指標(biāo)和挖掘算法的研究現(xiàn)狀從伯特提出結(jié)構(gòu)洞以來(lái),結(jié)構(gòu)洞在社會(huì)學(xué)、醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)領(lǐng)域有了很大的發(fā)展,本文對(duì)結(jié)構(gòu)洞的衡量指標(biāo)進(jìn)行總結(jié),包括有效規(guī)模、效率、約束度、等級(jí)度、pagerank值等：介紹用于挖掘結(jié)構(gòu)洞的算法,詳細(xì)介紹本文中用到的HIS算法、MAXD算法、W_HIS算法、W_CIHIS算法。二、提出基于分層遞階結(jié)構(gòu)洞挖掘方法HI-SH針對(duì)無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò),本文提出一種基于分層遞階的結(jié)構(gòu)洞挖掘方法HI-SH。首先對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多粒度分層遞階的社團(tuán)劃分,得到每一粒度下的社團(tuán)劃分結(jié)果；其次,根據(jù)兩級(jí)信息傳播理論,使用單一粒度下結(jié)構(gòu)洞挖掘算法,基于大量的統(tǒng)計(jì)規(guī)則,分別挖掘出每一粒度下前k%個(gè)結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者,并記錄這些結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者在不同粒度下的分層坐標(biāo),分析結(jié)構(gòu)洞在不同粒度下的變化過(guò)程。最后,在科研合作網(wǎng)絡(luò)的公用數(shù)據(jù)Topic 16和真實(shí)數(shù)據(jù)ICML_10上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),以及在社交網(wǎng)絡(luò)安青在線bbs的數(shù)據(jù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)洞是動(dòng)態(tài)變化的,單一粒度下的結(jié)構(gòu)洞排名不能代表整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)洞排名。對(duì)于不同的網(wǎng)絡(luò),并不存在某一特定的粒度,使得此粒度下網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)洞最優(yōu)。對(duì)于不同的網(wǎng)絡(luò),粒度過(guò)粗或者粒度過(guò)細(xì),網(wǎng)絡(luò)中結(jié)構(gòu)洞的影響力都沒有處于中間粒度的結(jié)構(gòu)洞的影響力高。三、提出基于分層遞階的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞挖掘方法WHI-SH在接下來(lái)的工作中,為了研究網(wǎng)絡(luò)中邊的權(quán)重對(duì)網(wǎng)絡(luò)的性能的影響,從而造成對(duì)分層遞階結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者的影響。文章在分層遞階的結(jié)構(gòu)洞挖掘方法的基礎(chǔ)上,在科研合作網(wǎng)絡(luò)的研究中,進(jìn)一步考慮網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間邊的權(quán)重,將商空間中分層遞階的思想應(yīng)用于加權(quán)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞算法中,提出基于分層遞階的挖掘加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)洞方法WHI-SH。首先,對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的邊給出一種計(jì)算權(quán)重的方式并為每條邊賦權(quán)值,對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多粒度社團(tuán)劃分,得到每一粒度下的社團(tuán)劃分結(jié)果；然后,根據(jù)兩級(jí)信息傳播理論,用加權(quán)的結(jié)構(gòu)洞挖掘算法,挖掘出每一粒度下前k%個(gè)結(jié)構(gòu)洞；最后,在加權(quán)重處理后的科研合作網(wǎng)絡(luò)的公用數(shù)據(jù)Topic 16+w和真實(shí)數(shù)據(jù)ICML 10+w上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),對(duì)這些數(shù)據(jù)的邊賦權(quán)重值,得到加權(quán)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。在對(duì)不同粒度下結(jié)構(gòu)洞分析時(shí),利用SIR病毒傳播模型進(jìn)行傳播仿真分析,對(duì)科研合作網(wǎng)絡(luò)真實(shí)數(shù)據(jù)集和公用數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果模擬信息的傳播過(guò)程,研究分層遞階的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞的變化過(guò)程。通過(guò)以上兩種方法,將加權(quán)網(wǎng)絡(luò)和無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)下的算法在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)上驗(yàn)證,通過(guò)對(duì)比不同層次的網(wǎng)絡(luò)中結(jié)構(gòu)洞的變化,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)洞的演化分析。
【關(guān)鍵詞】：結(jié)構(gòu)洞 分層遞階 多粒度 商空間 約束度 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.02
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-22
• 1.1 研究背景和研究意義10-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外相關(guān)現(xiàn)狀分析13-19
• 1.2.1 結(jié)構(gòu)洞在國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.2 分層遞階的粒計(jì)算在數(shù)據(jù)挖掘方面的研究現(xiàn)狀17-19
• 1.3 本文主要工作19-20
• 1.4 本文章節(jié)安排20-22
• 第二章 相關(guān)理論知識(shí)22-33
• 2.1 結(jié)構(gòu)洞理論及相關(guān)算法22-30
• 2.2.1 結(jié)構(gòu)洞度量指標(biāo)23-26
• 2.2.2 結(jié)構(gòu)洞挖掘模型26-30
• 2.2 分層遞階的商空間模型30-31
• 2.3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分層遞階劃分31-32
• 2.4 本章小結(jié)32-33
• 第三章 基于分層遞階的無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞挖掘與分析33-54
• 3.1 基于分層遞階的無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞挖掘方法思想33-35
• 3.2 基于分層遞階的無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞挖掘方法HI-SH35-36
• 3.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)36-42
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)36-39
• 3.3.2 Topic16數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析39-40
• 3.3.3 ICML_10數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析40-41
• 3.3.4 bbs-friend數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析41-42
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析42-53
• 3.4.1 對(duì)公用數(shù)據(jù)Topic16的結(jié)果分析42-47
• 3.4.2 對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)ICML_10的結(jié)果分析47-50
• 3.4.3 對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)bbs-friend的結(jié)果分析50-53
• 3.5 本章小結(jié)53-54
• 第四章 基于分層遞階的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞挖掘與分析54-62
• 4.1 基于分層遞階的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞挖掘方法WHI-SH54-56
• 4.1.1 基于分層遞階的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞挖掘方法主要思想54
• 4.1.2 算法過(guò)程54-56
• 4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析56-58
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)56
• 4.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析56-58
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)58-61
• 4.3.1 仿真模型與節(jié)點(diǎn)影響力計(jì)算公式58-59
• 4.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析59-61
• 4.4 本章小結(jié)61-62
• 第五章 結(jié)論與展望62-64
• 5.1 研究總結(jié)62
• 5.2 研究的不足與展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-71
• 附錄A 圖索引71-72
• Appendix A Figure Index72-73
• 附錄B 表索引73-74
• Appendix B Table Index74-75
• 致謝75-77
• 攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目與論文77

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本文編號(hào)：362469