本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)與度量研究

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【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)已經(jīng)成為人們工作和生活中不可或缺的工具,社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析是社會計算研究領(lǐng)域的重要課題。社交網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)是指整個網(wǎng)絡(luò)由幾個相對獨(dú)立的節(jié)點(diǎn)集合構(gòu)成,節(jié)點(diǎn)集合稱為社團(tuán),社團(tuán)內(nèi)部的節(jié)點(diǎn)連接緊密,而社團(tuán)間的連接相對稀疏。社團(tuán)結(jié)構(gòu)的研究能夠使人們深入直觀地理解網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu),為其在社會生活的各方面提供決策支持。另一方面,通過分析網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu),能夠減小目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模,為人們處理與分析海量數(shù)據(jù)提供技術(shù)支持。 社交網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)度量是一項重要研究內(nèi)容,將直接反映所發(fā)現(xiàn)社團(tuán)結(jié)構(gòu)的質(zhì)量。現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)的社團(tuán)歸屬通常不是唯一且節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系也是強(qiáng)弱不一的,即加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu)。而現(xiàn)有的社團(tuán)度量方法,如基于模塊度的方法等,都不能用于度量加權(quán)的重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu)。針對上述問題,本文提出一種擴(kuò)展的加權(quán)模塊度計算方法EWQ,并結(jié)合隨機(jī)圖及多邊圖模型對擴(kuò)展模塊度EQ及EWQ的正確性進(jìn)行數(shù)學(xué)驗證。在標(biāo)準(zhǔn)人工網(wǎng)絡(luò)上對所提出的擴(kuò)展加權(quán)模塊度有效性進(jìn)行驗證,由于人工網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)具有類似的特性,其節(jié)點(diǎn)的度數(shù)滿足冪率分布,對其中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)進(jìn)行度量能夠反映度量方法的客觀性。實驗結(jié)果顯示,擴(kuò)展的加權(quán)模塊度能夠更好地結(jié)合節(jié)點(diǎn)間連接權(quán)重對社團(tuán)結(jié)構(gòu)進(jìn)行度量。 現(xiàn)有的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法依據(jù)是否允許節(jié)點(diǎn)同時屬于多個社團(tuán)分為重疊或非重疊社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法,然而這些算法在進(jìn)行社團(tuán)發(fā)現(xiàn)時,很少考慮節(jié)點(diǎn)的屬性信息。由于節(jié)點(diǎn)的屬性信息是社交網(wǎng)絡(luò)用戶特征的真實反映,忽略節(jié)點(diǎn)屬性信息進(jìn)行社團(tuán)發(fā)現(xiàn)必然會對社團(tuán)結(jié)果產(chǎn)生影響。針對上述問題,本文提出一種改進(jìn)的基于隨機(jī)游走模型的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法。整合社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的連接關(guān)系與節(jié)點(diǎn)屬性信息,利用隨機(jī)游走模型并結(jié)合節(jié)點(diǎn)屬性對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重要度評分,得到網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn)；基于隨機(jī)游走模型定義節(jié)點(diǎn)間緊密度；以重要節(jié)點(diǎn)作為種子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類,發(fā)現(xiàn)其中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。通過一定的圖形構(gòu)造,本文方法能夠解決重疊和非重疊社團(tuán)發(fā)現(xiàn)問題。實驗結(jié)果顯示,相對于未考慮節(jié)點(diǎn)屬性的方法以及隨機(jī)選擇種子節(jié)點(diǎn)的聚類方法,本文方法更為高效,社團(tuán)度量結(jié)果也更為合理。
【關(guān)鍵詞】：社交網(wǎng)絡(luò) 社團(tuán)發(fā)現(xiàn) 節(jié)點(diǎn)屬性 社團(tuán)度量
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：G206;C912.3
【目錄】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 問題描述13-14
• 1.3 本文工作14-15
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)15-16
• 第二章 相關(guān)工作16-23
• 2.1 基本概念16
• 2.2 社團(tuán)度量16-18
• 2.2.1 非重疊社團(tuán)度量16-17
• 2.2.2 重疊社團(tuán)度量17
• 2.2.3 其他度量方法17-18
• 2.3 社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法18-22
• 2.3.1 非重疊社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法18-20
• 2.3.2 重疊社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法20-22
• 2.3.3 其他社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第三章 面向賦權(quán)網(wǎng)絡(luò)的重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu)度量23-36
• 3.1 模塊度的隨機(jī)圖解釋23-24
• 3.2 賦權(quán)模塊度24-26
• 3.3 面向重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu)的擴(kuò)展模塊度26-30
• 3.4 實驗30-35
• 3.4.1 LF標(biāo)準(zhǔn)人工網(wǎng)絡(luò)31-32
• 3.4.2 人工網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)度量32-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 第四章 基于隨機(jī)游走和節(jié)點(diǎn)屬性的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)36-49
• 4.1 整體框架36-37
• 4.2 重要節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)37-39
• 4.3 社團(tuán)發(fā)現(xiàn)39-41
• 4.4 實驗41-48
• 4.4.1 數(shù)據(jù)集41-42
• 4.4.2 參數(shù)選擇與社團(tuán)劃分42-45
• 4.4.3 不同方法對比45-47
• 4.4.4 種子節(jié)點(diǎn)選取對算法效率的影響分析47-48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 第五章 總結(jié)與展望49-50
• 5.1 本文總結(jié)49
• 5.2 未來展望49-50
• 參考文獻(xiàn)50-54
• 致謝54-55
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄55-56
• 攻讀碩士學(xué)位期間參與的項目56-57
• 學(xué)位論文評聞及答辯情況表57

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 駱志剛;丁凡;蔣曉舟;石金龍;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法研究新進(jìn)展[J];國防科技大學(xué)學(xué)報;2011年01期

2 李孝偉;陳福才;劉力雄;;一種融合節(jié)點(diǎn)與鏈接屬性的社交網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分算法[J];計算機(jī)應(yīng)用研究;2013年05期

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本文編號：517023