【摘要】：社會網(wǎng)絡特征千差萬別,演化規(guī)律錯綜復雜.合理地分析網(wǎng)絡演化規(guī)律,及時地檢測網(wǎng)絡事件具有重大意義.基于鏈路預測的社會網(wǎng)絡事件檢測方法利用有限的網(wǎng)絡拓撲信息,能夠有效地發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡演化的異常波動,準確地檢測網(wǎng)絡事件.然而,現(xiàn)有方法大多受到鏈路預測的宏觀評價指標的限制,忽略了不同節(jié)點演化波動的差異,用相同的相似性計算指標去描述所有節(jié)點的演化波動,不利于提升事件檢測的表現(xiàn).為了進一步提升事件檢測的精確性和敏感性,提出一種面向節(jié)點演化波動的社會網(wǎng)絡事件檢測方法 Node ED,由節(jié)點相似性計算指標判定算法Sim Judge和網(wǎng)絡微觀演化波動檢測算法Micro Fluc組成.主要工作如下:(1)結合粒子群優(yōu)化算法,提出Sim Judge定量地比較不同的相似性計算指標對節(jié)點演化波動的描述程度,確定每個節(jié)點在不同時段的最佳相似性計算指標;(2)為了量化事件對網(wǎng)絡演化的影響,提出了Micro Fluc,充分考慮節(jié)點演化波動的差異,從節(jié)點演化波動的角度對不同時段的網(wǎng)絡整體演化波動進行定量評估;(3)在真實社會網(wǎng)絡VAST和ENRON中進行對比實驗,其結果表明,Node ED在VAST中的事件敏感性提升了100%,在ENRON中的事件敏感性提升了50%,更有利于精確地檢測社會網(wǎng)絡中發(fā)生的事件.
[Abstract]:The characteristics of social network vary widely, and the law of evolution is complicated. It is of great significance to analyze the law of network evolution and detect network events in time. Based on link prediction, the method of social network event detection can effectively detect the abnormal fluctuations of network evolution and accurately detect network events by using limited network topology information. However, most of the existing methods are limited by the macro evaluation index of link prediction, ignoring the differences of evolution fluctuations of different nodes, and using the same similarity calculation index to describe the evolution fluctuations of all nodes. It is not good for improving the performance of event detection. To further improve the accuracy and sensitivity of event detection, An event detection method for social network based on node evolution fluctuation (Node) is proposed, which is composed of Sim Judge algorithm and Micro Fluc algorithm. The main work is as follows: (1) combining with particle swarm optimization algorithm, the paper presents a quantitative comparison of the degree of evolution and fluctuation of nodes by Sim Judge. (2) in order to quantify the influence of events on network evolution, Micro lucs are proposed, which take into account the differences of evolution fluctuations of nodes, in order to quantify the influence of events on the evolution of the network, and determine the optimal similarity calculation index of each node at different time periods. From the point of view of node evolution fluctuation, the overall evolution fluctuation of network in different periods is evaluated quantitatively. (3) A comparative experiment is carried out in real social network VAST and ENRON. The results show that the event sensitivity of Node Ed in VAST is increased by 100%, and that in ENRON is increased by 50%, which is more favorable for accurate detection of events in social networks.
【作者單位】： 武漢大學計算機學院;
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973)(2012CB719905) 國家自然科學基金(61572369,61471274) 湖北省自然科學基金(2015CFB423) 武漢市重大科技計劃(2015010101010023)~~
【分類號】：O157.5;TP301.6

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本文編號：2174483