基于随机分块模型的社交网络研究

发布时间：2019-11-17 13:16

【摘要】：随着信息化的进程,网络数据得到大量的关注,虚拟网络与现实生活有了愈加不可分割的关系。社团结构代表网络中特定对象的集合,反映了特定群体的内在规律,进而探索这些特殊群体的隐藏价值。但是网络数据量越来越大,结构越来越杂乱,假如仅仅只用传统的方式方法来表现,了解十分艰难,也很难将网络中的数据信息整体展示[1]。这给网络数据分析带来了挑战的同时,也催生了新的统计方法去分析网络数据。本文首先对基于E-mail数据的社交圈进行了描述性解析,分析了网络图特征。接着分析了利用凝聚聚类和分裂聚类的树形图的层次聚类算法,获得初始的聚类数,其次再使用基于k-means方式的划分聚类,获得较准确地聚类数。又分析了聚类中谱聚类算法的基础理论知识,利用谱聚类方法分析网络数据,最终得到多个有差别性的社团结构。最后,利用随机分块模型算法估计网络数据的社区分块数,通过与前面介绍的各算法比较,获得在随机分块模型下的聚类,并在E-mail网络数据中得到了应用和验证。最后把各算法结果分析总结,获得最佳聚类数。并对社区分块的各个算法在今后的改进做了展望[2]。
【图文】：

图１．１可视化流程逡逑整个网络是将数据进行分块，由一个个模型块组成的。比方说，万维网被看作逡逑是由拥有相同兴趣喜好者构成的各个网络社区构成。因而社区分块在计算机中的图逡逑６

逦？逡逑图１．２无向图逦图１．３有向图逡逑定义３邋（平均距离）平均距离定义为把所求的全部顶点对的最短距离相加，比逡逑上总对数即为所得。这显示了从网络的一个成员到另一个成员所需的步骤数量。比逡逑如考虑一个无加权的有向图Ｇ，各个对象的集合为Ｆ，＾＞１＾２）是１＾２￡厂时巧与”２逡逑之间的最短距离。假定＃＾２）邋＝邋０，则节点ｖ１与ｖ２之间没有连通。因此平均距离长逡逑度为：逡逑１0邋＝—／逦公式邋１．２逡逑？？（？－！）邋，＊；逡逑其中《为网络Ｇ中节点个数。逦？逡逑定义４邋（集聚系数）节点的聚类系数是将节点的邻居彼此连接的现有链路与最逡逑大可能数量的这种链路的比率。把构成一个完整网络中全部节点的聚类系数求平均逡逑值得到了整体的值。网络的高聚类系数是小世界的另一个指标。第〖个节点的集聚逡逑系数为：逡逑Ｃ＝邋２ｅ－逦公式邋１．３逡逑＇ｋ人ｋ，－＼）逡逑其中＆为与第／个顶点直接连接点的数量，ｅ，是这些连接点之间的相关联边的数量，逡逑那么邻居之间的极大连接数就是逡逑６逡逑
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP311.13;TP393.09

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本文编号：2562324