本文選題：社會網(wǎng)絡(luò) + 節(jié)點重要性��； 參考：《哈爾濱工程大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：伴隨著社會經(jīng)濟和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,人們的生活方式和交流手段出現(xiàn)了革命式的變革,特別是在移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速進步、智能終端大量普及的背景下,人類社會形態(tài)表現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)化的趨勢,人與人之間的溝通也變得越來越頻繁和緊密,信息傳播的速度越來越快,逐步形成了以人與關(guān)系為交織的社會網(wǎng)絡(luò),并呈現(xiàn)出復(fù)雜、動態(tài)、規(guī)模大和自相似的特性。針對社會網(wǎng)絡(luò)的研究與分析已經(jīng)廣泛應(yīng)用到信息、經(jīng)濟、軍事以及安全等領(lǐng)域,由于社會網(wǎng)絡(luò)的跨學(xué)科、復(fù)雜以及動態(tài)等特性,對其進行深入分析和掌握存在著一定的難度和挑戰(zhàn),特別是分別從微觀和宏觀上完成節(jié)點重要性的評估和社區(qū)結(jié)構(gòu)的識別,具有非常重大的實際意義和應(yīng)用價值。針對以往對社會網(wǎng)絡(luò)的分析大多數(shù)都是在簡單圖上進行的,在節(jié)點影響力評估中沒有考慮節(jié)點和節(jié)點間關(guān)系的固有屬性以及無法表達多方關(guān)系的問題,利用超圖理論構(gòu)建社會網(wǎng)絡(luò)的超圖模型,將節(jié)點和它們之間聯(lián)系的固有屬性引入到模型當(dāng)中。然后引入認知物理學(xué)中數(shù)據(jù)場理論中的節(jié)點拓撲勢來量化節(jié)點的重要性來表征影響力,分別利用熵權(quán)法、弗洛伊德算法進行節(jié)點質(zhì)量和最短路徑的計算,結(jié)合對影響因子的理想取值的分析,提出一種社會網(wǎng)絡(luò)超圖模型下改進的基于刪除策略的節(jié)點重要性評估算法。最后,將基于節(jié)點重要性的評估方法應(yīng)用于社區(qū)識別中,采用異步思想構(gòu)建基于節(jié)點重要性增益的隨機游走概率模型和可達策略,引入基于隨機游走的節(jié)點相似性度量函數(shù)和迭代更新函數(shù),提出一種基于社會網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重要性增益的層次社區(qū)識別算法作為節(jié)點重要性排序的應(yīng)用和評估算法的性能的驗證,并通過實驗來驗證算法的正確性和可行性。
[Abstract]:With the rapid development of social economy and Internet technology, people's way of life and means of communication have undergone revolutionary changes, especially in the context of the rapid progress of mobile Internet technology and the widespread use of intelligent terminals. The form of human society shows the trend of networking, the communication between people becomes more and more frequent and close, the speed of information dissemination is getting faster and faster, and gradually formed the social network which is intertwined with people and relations, and presents complex and dynamic. Large-scale and self-similar characteristics. The research and analysis of social network has been widely used in the fields of information, economy, military and security. Due to the interdisciplinary, complex and dynamic characteristics of social network, There are some difficulties and challenges in analyzing and mastering them, especially the evaluation of node importance and the identification of community structure from the micro and macro aspects, which have great practical significance and application value. In view of the fact that most of the analysis of social network in the past is based on simple graph, the inherent attributes of the relationship between nodes and the problem of multi-party relations can not be considered in the evaluation of node impact. The hypergraph model of social network is constructed by using hypergraph theory, and the inherent attribute of the connection between nodes and them is introduced into the model. Then the node topological potential in data field theory in cognitive physics is introduced to quantify the importance of nodes to represent the influence. The entropy weight method and Freud algorithm are used to calculate the quality of nodes and the shortest path, respectively. Based on the analysis of the ideal values of the influence factors, an improved node importance evaluation algorithm based on deletion strategy under the hypergraph model of social networks is proposed. Finally, the evaluation method based on node importance is applied to community identification, and the random walk probability model and reachable strategy based on node importance gain are constructed by asynchronous method. A hierarchical community recognition algorithm based on node importance gain of social network is proposed by introducing random walk based node similarity measure function and iterative update function as the application of node importance ranking and the performance verification of the algorithm. The correctness and feasibility of the algorithm are verified by experiments.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5;TP301.6

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本文編號：1966743