基于社交信息約束的可信網(wǎng)絡(luò)抽取以及子圖匹配的研究
發(fā)布時(shí)間:2020-04-05 00:39
【摘要】:隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展和社交軟件的普及,網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生了海量的攜帶社交特征信息的對(duì)象,對(duì)象之間存在著復(fù)雜的社交關(guān)系,這就構(gòu)成了一個(gè)龐大的社交網(wǎng)絡(luò)圖,F(xiàn)實(shí)生活中,各種基于社交網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用,比如服務(wù)商的選擇、眾包服務(wù)的調(diào)用選擇、特殊群體的挖掘等等,這些應(yīng)用使人們的生活更加豐富多彩,同時(shí)讓社交網(wǎng)絡(luò)圖的相關(guān)技術(shù)變得越來(lái)越重要。本文主要研究了基于社交信息約束的問(wèn)題,主要包括信任網(wǎng)絡(luò)抽取與子圖匹配問(wèn)題。本文針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景的社交網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題,提出了必要的模型結(jié)構(gòu)以及高效的處理算法,具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的信任網(wǎng)絡(luò)抽取問(wèn)題,提出了一種啟發(fā)式的社會(huì)情景感知的信任網(wǎng)絡(luò)抽取模型。通過(guò)擴(kuò)展K-Best-First Search(KBFS)方法提出幾種優(yōu)化策略和方法,使得模型在算法效率和提取的信任網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量方面都優(yōu)于現(xiàn)有的方法。(2)針對(duì)多屬性約束圖的子圖匹配問(wèn)題,提出了基于M-HAMC的求解算法。該算法采用了雙向多線程搜索的算法,避免了窮舉所有組合,然后結(jié)合了有效的SSC圖壓縮和索引技術(shù),進(jìn)而提高了查詢(xún)處理效率。(3)對(duì)本文提出的方法加以實(shí)現(xiàn),在真實(shí)數(shù)據(jù)集上與現(xiàn)有方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比,驗(yàn)證了本文所提出的模型結(jié)構(gòu)及方法的高效性。
【圖文】:
基于社交信息約束的可信網(wǎng)絡(luò)抽取以及子圖匹配的研究12圖2-1 一個(gè)信任驅(qū)動(dòng)的社交網(wǎng)絡(luò)圖在圖 2-1 所示的社交網(wǎng)絡(luò)中,假設(shè)學(xué)生 A 在尋找網(wǎng)球教練,E 是網(wǎng)球教練,A 可以間接地從 B、C 和 D 那里認(rèn)識(shí) E。在此情景下,可以使用信任傳播方法來(lái)評(píng)估從 A到 E 的信任網(wǎng)絡(luò)的信任度。因此可以看出,在 OSN 中,擁有這樣一個(gè)信任網(wǎng)絡(luò)是信任評(píng)估的前提條件,,因?yàn)榇司W(wǎng)絡(luò)包含了中間參與者的重要信息,包括社會(huì)背景信息以及他們之間的信任關(guān)系
基于社交信息約束的可信網(wǎng)絡(luò)抽取以及子圖匹配的研究14圖2-2 一個(gè)信任驅(qū)動(dòng)的情境社交網(wǎng)絡(luò)圖為了解決信任網(wǎng)絡(luò)的抽取問(wèn)題,我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)以信任為驅(qū)動(dòng)的情境社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),如圖 2-2 所示,它既考慮到信任值,也考慮包括社會(huì)關(guān)系、社會(huì)地位、居住地點(diǎn)和偏好在內(nèi)的復(fù)雜社會(huì)背景因素,下面是它所包含的具體因素:1.社會(huì)背景正如社會(huì)科學(xué)[74]所闡明的那樣,社會(huì)背景是個(gè)體的社會(huì)環(huán)境,包括一個(gè)人受教育情況和生活的情況。在本文中,我們將 OSN 中的社會(huì)背景(記為 SC)分成獨(dú)立社會(huì)環(huán)境和依賴(lài)性社會(huì)環(huán)境。(1)獨(dú)立的社會(huì)環(huán)境,包括社會(huì)地位、偏好和住宅位置:社會(huì)地位:社會(huì)地位是個(gè)人在某一特定地位的地位、社區(qū)和文化
【學(xué)位授予單位】:蘇州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類(lèi)號(hào)】:O157.5;TP301.6
本文編號(hào):2614285
【圖文】:
基于社交信息約束的可信網(wǎng)絡(luò)抽取以及子圖匹配的研究12圖2-1 一個(gè)信任驅(qū)動(dòng)的社交網(wǎng)絡(luò)圖在圖 2-1 所示的社交網(wǎng)絡(luò)中,假設(shè)學(xué)生 A 在尋找網(wǎng)球教練,E 是網(wǎng)球教練,A 可以間接地從 B、C 和 D 那里認(rèn)識(shí) E。在此情景下,可以使用信任傳播方法來(lái)評(píng)估從 A到 E 的信任網(wǎng)絡(luò)的信任度。因此可以看出,在 OSN 中,擁有這樣一個(gè)信任網(wǎng)絡(luò)是信任評(píng)估的前提條件,,因?yàn)榇司W(wǎng)絡(luò)包含了中間參與者的重要信息,包括社會(huì)背景信息以及他們之間的信任關(guān)系
基于社交信息約束的可信網(wǎng)絡(luò)抽取以及子圖匹配的研究14圖2-2 一個(gè)信任驅(qū)動(dòng)的情境社交網(wǎng)絡(luò)圖為了解決信任網(wǎng)絡(luò)的抽取問(wèn)題,我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)以信任為驅(qū)動(dòng)的情境社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),如圖 2-2 所示,它既考慮到信任值,也考慮包括社會(huì)關(guān)系、社會(huì)地位、居住地點(diǎn)和偏好在內(nèi)的復(fù)雜社會(huì)背景因素,下面是它所包含的具體因素:1.社會(huì)背景正如社會(huì)科學(xué)[74]所闡明的那樣,社會(huì)背景是個(gè)體的社會(huì)環(huán)境,包括一個(gè)人受教育情況和生活的情況。在本文中,我們將 OSN 中的社會(huì)背景(記為 SC)分成獨(dú)立社會(huì)環(huán)境和依賴(lài)性社會(huì)環(huán)境。(1)獨(dú)立的社會(huì)環(huán)境,包括社會(huì)地位、偏好和住宅位置:社會(huì)地位:社會(huì)地位是個(gè)人在某一特定地位的地位、社區(qū)和文化
【學(xué)位授予單位】:蘇州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類(lèi)號(hào)】:O157.5;TP301.6
【參考文獻(xiàn)】
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1 唐德權(quán);張悅;賀永恒;肖自紅;;基于圖數(shù)據(jù)挖掘算法的犯罪規(guī)律研究及應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2011年11期
本文編號(hào):2614285
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