【摘要】：隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡通信技術(shù)的發(fā)展，利用互聯(lián)網(wǎng)組織的違法行為和活動越來越多。如何從多種網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中準確抽取人物的屬性和社會關(guān)系等信息，進而挖掘潛在的關(guān)鍵人物和社團組織等網(wǎng)情信息，已成為一個備受關(guān)注的問題。目前，基于單一網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的社會網(wǎng)絡抽取與分析技術(shù)已比較成熟，但相關(guān)技術(shù)還無法解決基于多種網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的社會網(wǎng)絡抽取與分析問題。本文對基于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的社會網(wǎng)絡抽取與分析相關(guān)技術(shù)的應用和研究現(xiàn)狀進行了分析，在此基礎(chǔ)上，針對Web頁面和Email消息這兩種數(shù)據(jù)，圍繞基于多種網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的社會網(wǎng)絡抽取與分析中的幾個關(guān)鍵技術(shù)，包括社會網(wǎng)絡模型、人物屬性抽取、社會關(guān)系評估及社團發(fā)現(xiàn)等，開展了深入研究。主要工作和研究成果包括以下幾個方面： （1）社會網(wǎng)絡模型方面。針對現(xiàn)有社會網(wǎng)絡模型不能充分描述人物在多種網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中的屬性及社會關(guān)系信息，提出了多元社會網(wǎng)絡的概念與模型，并給出了基于Web和Email的多元社會網(wǎng)絡實例的具體描述方法；該模型為基于多種網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的人物的屬性抽取、社會關(guān)系評估和社團發(fā)現(xiàn)等社會網(wǎng)絡抽取與分析技術(shù)提供了研究基礎(chǔ)�；诖四Ｐ停岢隽硕嘣鐣W(wǎng)絡抽取分析技術(shù)框架，并對其中的關(guān)鍵技術(shù)進行了分析，該框架對面向多元社會網(wǎng)絡的相關(guān)研究和系統(tǒng)設計具有較好的指導意義。 （2）基于Web頁面的人物屬性抽取方面。針對現(xiàn)有Web人物屬性抽取的概念和方法不能適用于Web頁面中不同類型的人物屬性自動抽取問題，提出了廣義Web人物屬性抽取的概念，并對其進行了形式化描述。為解決廣義Web人物屬性抽取問題，提出了基于多特征自動推理的Web人物屬性抽取方法（MFAR）。在MFAR方法的關(guān)聯(lián)規(guī)則定義問題上，提出了多種具有通用性的關(guān)聯(lián)特征，建立了基于單一特征和多特征的屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則，對關(guān)聯(lián)特征和關(guān)聯(lián)規(guī)則進行了邏輯表示。提出了利用Markov邏輯網(wǎng)來解決MFAR方法中的關(guān)聯(lián)規(guī)則自動訓練與推理問題，并給出了基于Markov邏輯網(wǎng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則自動訓練與推理框架。實驗結(jié)果表明：面對不同類型的Web人物屬性抽取問題，，與現(xiàn)有基于單一規(guī)則的Web人物屬性抽取方法相比，該算法可以更準確地從Web頁面中自動抽取出人物屬性。 （3）基于Email數(shù)據(jù)的人物屬性抽取方面。提出了基于郵件數(shù)據(jù)的人物屬性抽取框架；針對框架中郵件正文稱呼塊和簽名塊內(nèi)的候選人名屬性抽取問題，提出了基于統(tǒng)計和規(guī)則的塊定位算法；針對框架中候選人名可信度評估問題，提出了基于聚類和通信重要度的候選人名可信度評估算法，算法通過對候選人名聚類并分析人名在郵件通信中體現(xiàn)的重要度，評估候選人名類的可信度，進而抽取出人物的可信人名。在Enron郵件數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明利用提出的塊定位算法可以較為準確地抽取出郵件正文中的稱呼塊和簽名塊，提出的候選人名可信度評估算法可以準確地抽取出人物的正式人名及其別名。 （4）基于Web頁面的社會關(guān)系評估方面。針對現(xiàn)有Web社會關(guān)系評估方法的評估結(jié)果準確度不高、穩(wěn)定性不好等問題，提出了一個基于搜索引擎和文本分析的Web社會關(guān)系評估模型；在該模型的基礎(chǔ)上，設計了兩種關(guān)系評估函數(shù)，并構(gòu)建了相應的關(guān)系評估方法。實驗結(jié)果表明：與現(xiàn)有基于搜索引擎和基于文本分析的典型方法相比，基于SETARM模型設計的兩種關(guān)系評估方法計算出的關(guān)系權(quán)重更準確、穩(wěn)定性更好；模型中兩類基本方法以線性方式融合且基于文本分析的方法其貢獻更大時模型的性能更好。 （5）社團發(fā)現(xiàn)算法方面。針對現(xiàn)有社團發(fā)現(xiàn)算法不能很好地解決多元社會網(wǎng)絡中的社團發(fā)現(xiàn)問題，提出了多元社會網(wǎng)絡中社團發(fā)現(xiàn)的基本思想�；谠撍枷�，針對多元社會網(wǎng)絡向有權(quán)網(wǎng)絡的轉(zhuǎn)換問題，提出了綜合多元信息的關(guān)系緊密度評估方法（MICE）；針對有權(quán)網(wǎng)絡中的社團發(fā)現(xiàn)問題，提出了兩階段局部貪婪擴展算法（TSLGE），算法在種子的選擇、擴展評價函數(shù)的定義和相似社團合并等關(guān)鍵問題的處理上提出了改進方法。在基于Enron郵件集構(gòu)建的多元社會網(wǎng)絡實例上的實驗結(jié)果，驗證了利用MICE方法評估出的節(jié)點之間的關(guān)系緊密度與真實社會關(guān)系更接近；在仿真網(wǎng)絡和基于Enron郵件集構(gòu)建的多元社會網(wǎng)絡實例上進行的社團發(fā)現(xiàn)實驗結(jié)果表明，TSLGE算法具有較好的時間性能，且與現(xiàn)有基于局部擴展的典型社團發(fā)現(xiàn)算法相比，TSLGE算法在無權(quán)網(wǎng)絡和有權(quán)網(wǎng)絡上均可以比較準確地發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡中的社團。 最后，對全文工作進行了總結(jié)，并對多元社會網(wǎng)絡抽取和分析技術(shù)進行了展望，提出了下一步的研究方向。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：解放軍信息工程大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2258667