【摘要】：在眾多社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中,通常同時(shí)存在屬性與關(guān)系兩種數(shù)據(jù)類型,但當(dāng)前針對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的聚類分析,卻往往只考慮了個(gè)體之間的鏈接關(guān)系而忽略了個(gè)體屬性對(duì)組織的影響。若能同時(shí)利用屬性與關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,則可比單獨(dú)使用鏈接關(guān)系的方法得到更為準(zhǔn)確的結(jié)果。基于這種思想,本文在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘GN算法的基礎(chǔ)上提出了加權(quán)信息圖模型以改進(jìn)GN算法的聚類準(zhǔn)確性,并在該模型的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了基于加權(quán)信息圖的聚類算法(IGGN).最后,我們?cè)谡鎸?shí)的合著網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,同時(shí)考慮屬性與關(guān)系影響的IGGN算法具有比單純考慮鏈接結(jié)構(gòu)的GN算法更高的聚類準(zhǔn)確性。 本文的研究包括兩部分內(nèi)容。第一部分是對(duì)網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的分析,對(duì)節(jié)點(diǎn)度、聚集系數(shù)、特征路徑長(zhǎng)度以及膨脹率等指標(biāo)的計(jì)算,從多個(gè)角度刻畫了SNS網(wǎng)絡(luò)的用戶群體特征。第二部分,是在傳統(tǒng)GN算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),從而提出了IGGN算法,并通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)證明其相較于G-N算法可以更準(zhǔn)確地挖掘出網(wǎng)絡(luò)中的組織結(jié)構(gòu)。
【學(xué)位授予單位】：天津財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：F49;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2631261