一种评估社会网络中重叠社区影响力的方法

发布时间：2018-05-18 22:24

  本文选题：社会网络 + 重叠社区影响力　； 参考：《小型微型计算机系统》2015年08期

【摘要】：社会影响力分析是社会网络研究的热点问题之一.针对社会影响力的研究,目前主要集中于社会网络中个体节点影响力的分析,而对社区级的社会影响力的研究却很少涉及.从一个全新的角度提出一种评估重叠社区影响力的方法.该方法主要包含两个部分:(1)评估每对节点(用户、实体)间的相互影响力,为了量化该影响力,提出一个相互评价学习模型MEL(Mutual Evaluation Learning);(2)基于该模型和PageRank算法的思想,设计了一种重叠社区影响力排序的算法CCIR(Cross-community Influence Rank).真实网络中的实验结果表明,该算法能够适应不同真实网络的场景,合理有效地反应真实社会网络中的社区影响力分布情况.
[Abstract]:Social impact analysis is one of the hot issues in social network research. At present, the research on social influence mainly focuses on the analysis of the influence of individual nodes in social network, but the research on social influence at community level is seldom involved. A new approach to assessing the impact of overlapping communities is presented from a new perspective. This method mainly consists of two parts: 1) to evaluate the influence of each pair of nodes (user, entity). In order to quantify the influence, a mutual evaluation learning model MEL(Mutual Evaluation learning is proposed based on the idea of this model and PageRank algorithm. An algorithm of overlapping community influence sorting (CCIR(Cross-community Influence Rankan) is designed. Experimental results in real networks show that the algorithm can adapt to different real network scenarios and reflect the distribution of community influence in real social networks reasonably and effectively.
【作者单位】： 福州大学数学与计算机科学学院;福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61300104,61103175,61370210)资助 福建省教育厅重点项目(JK2012003)资助 福建省科技创新平台项目(2009J1007)资助 福建省自然科学基金项目(2013J01232)资助 福建省科技厅产学重大项目(2014H6014)资助
【分类号】：TP393.092

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1907468