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基于多子網(wǎng)復(fù)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的多關(guān)系社交網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)算法

發(fā)布時(shí)間:2018-06-02 16:21

  本文選題:復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) + 信號(hào)傳播; 參考:《南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué))》2017年02期


【摘要】:為提高社交網(wǎng)絡(luò)中重要節(jié)點(diǎn)評(píng)估的效率和有效性,根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)中存在多種相互影響的關(guān)系的特性,基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論提出了一種適用于多關(guān)系社交網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)算法.首先使用多子網(wǎng)復(fù)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型建立包含多種關(guān)系的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),然后采用信號(hào)傳播方法體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中多種關(guān)系和節(jié)點(diǎn)間的相互影響,以及這些影響的傳遞性,最后利用矩陣迭代方法模擬信號(hào)傳播過程,定量分析網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的重要度.該算法綜合了社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的全局和局部重要性,考慮了各節(jié)點(diǎn)重要度的相互影響,在豆瓣網(wǎng)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)算法相比,該算法在迭代次數(shù)、涵蓋率等指標(biāo)上都有較大改善,有助于提高社交網(wǎng)絡(luò)中輿情分析、社團(tuán)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)、信息傳播等工作的效率和準(zhǔn)確性.
[Abstract]:In order to improve the efficiency and effectiveness of the evaluation of important nodes in social networks, based on the complex network theory, an important node discovery algorithm for multi-relational social networks is proposed. Firstly, a complex network with multiple relationships is built by using a multi-subnet complex network model, and then the signal propagation method is used to reflect the interaction between the various relationships and nodes in the network, and the transitivity of these effects. Finally, the matrix iterative method is used to simulate the signal propagation process to quantitatively analyze the importance of each node in the network. The algorithm synthesizes the global and local importance of nodes in social networks, and considers the mutual influence of the importance of each node. The experimental results on Douban show that compared with the traditional social network important node discovery algorithm, The algorithm can improve the number of iterations, coverage rate and so on, which is helpful to improve the efficiency and accuracy of public opinion analysis, community structure discovery and information dissemination in social networks.
【作者單位】: 青島大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與軟件工程學(xué)院;
【基金】:教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年項(xiàng)目(15YJC86000) 青島市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(QDSKL150437)
【分類號(hào)】:O157.5

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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10 張?jiān)掠?王e,

本文編號(hào):1969408


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