社会网络社区发现与影响力分析技术研究
发布时间：2021-05-06 13:52
随着计算机互联网技术的迅猛发展，诸如新浪微博、人人网、Facebook以及Twitter等新型的社会网络产品不断涌现。借助移动通信网，社会网络服务具备了及时性和动态性，满足了人们随时随地分享交流的需求。但是，社会网络在给人们带来灵活方便的同时，也存在许多安全隐患与舆论传导等问题。对社会网络社区发现与影响力分析技术的研究有助于更加深刻地认识网络的本质特征，了解其内部真实结构，为信息层和行为层的网络安全与防范提供决策支持。目前针对这两方面的研究主要存在着以下不足：（1）静态社区划分中通常基于拓扑结构特性，欠缺对社会网络属性特征的考虑；（2）单单对静态网络的研究已不足以刻画真实网络的动态性以及内部本质结构；（3）现有的社会网络影响力算法及模型的较高时间复杂度已不适用于网络规模不断壮大的社会网络服务。针对以上问题，本课题依托国家“十二五”863计划项目，主要对社会网络社区发现算法进行研究。首先提出了基于静态网络的联合网络拓扑与属性的社区发现算法，并基于此依据网络拓扑随着时间的变化量研究动态社区的发现与识别，最后在良好的社区结构基础上分析社会网络影响力传播问题，建立了一种基于社区结构的用户影响力...
【文章来源】：战略支援部队信息工程大学河南省
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
目录
图目录
表目录
第一章 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2 课题研究现状
1.2.1 社区发现算法
1.2.2 影响力分析技术
1.3 主要问题分析
1.4 本文主要内容和组织结构
1.4.1 主要内容
1.4.2 组织结构
第二章 社会网络基本概念与特征分析
2.1 社会网络基本概念
2.1.1 社会网络定义
2.1.2 网络的图表示
2.2 社会网络的主要性质
2.2.1 小世界现象
2.2.2 度与度分布
2.2.3 网络的聚集性
2.2.4 弱连接的强度
2.3 社会网络属性特征分析
2.3.1 网络属性分析
2.3.2 节点属性相似度
2.3.3 边的强度
2.4 本章小结
第三章 一种联合拓扑与属性的社区发现算法
3.1 引言
3.2 联合拓扑与属性的社会网络描述
3.2.1 完全信息图概念
3.2.2 完全相异距离指数的计算
3.3 基于模糊等价关系的社区发现算法
3.3.1 模糊等价关系的建立
3.3.2 算法描述
3.3.3 算法复杂度分析
3.3.4 参数讨论
3.4 实验仿真
3.4.1 算法结果测试
3.4.2 算法性能分析
3.5 本章小结
第四章 基于加权网络的增量式动态社区发现算法
4.1 引言
4.2 动态网络描述
4.2.1 属性加权动态网络
4.2.2 属性加权网络的拓扑势定义
4.2.3 属性加权网络的模块度计算
4.3 动态社区发现算法
4.3.1 基于点增量的社区变化
4.3.2 基于边增量的社区变化
4.3.3 基于网络增量的动态社区算法描述
4.4 实验仿真
4.4.1 人人网数据
4.4.2 Enron 邮件网络数据
4.4.3 恐怖分子 VAST 数据
4.5 本章小结
第五章 基于社区结构的用户影响力评估模型
5.1 引言
5.2 问题描述
5.3 区域影响力 InfR 算法
5.3.1 影响激活概率
5.3.2 InfR 算法
5.4 基于 Top-k 的综合影响力 InfG 模型
5.5 实验仿真
5.5.1 区域影响力分析
5.5.2 综合影响力分析
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 本文的主要创新点
6.3 下一步研究工作展望
致谢
参考文献
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种新的中文微博社区博主影响力的评估方法[J]. 杨长春,俞克非,叶施仁,严水歌,丁虹,杨晶. 计算机工程与应用. 2012(25)
[2]一种新型的社会网络影响最大化算法[J]. 田家堂,王轶彤,冯小军. 计算机学报. 2011(10)
[3]一种基于拓扑势的网络社区发现方法[J]. 淦文燕,赫南,李德毅,王建民. 软件学报. 2009(08)
硕士论文
[1]社交网络结构研究[D]. 刘耀庭.浙江大学 2008
本文编号：3172035
【文章来源】：战略支援部队信息工程大学河南省
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
目录
图目录
表目录
第一章 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2 课题研究现状
1.2.1 社区发现算法
1.2.2 影响力分析技术
1.3 主要问题分析
1.4 本文主要内容和组织结构
1.4.1 主要内容
1.4.2 组织结构
第二章 社会网络基本概念与特征分析
2.1 社会网络基本概念
2.1.1 社会网络定义
2.1.2 网络的图表示
2.2 社会网络的主要性质
2.2.1 小世界现象
2.2.2 度与度分布
2.2.3 网络的聚集性
2.2.4 弱连接的强度
2.3 社会网络属性特征分析
2.3.1 网络属性分析
2.3.2 节点属性相似度
2.3.3 边的强度
2.4 本章小结
第三章 一种联合拓扑与属性的社区发现算法
3.1 引言
3.2 联合拓扑与属性的社会网络描述
3.2.1 完全信息图概念
3.2.2 完全相异距离指数的计算
3.3 基于模糊等价关系的社区发现算法
3.3.1 模糊等价关系的建立
3.3.2 算法描述
3.3.3 算法复杂度分析
3.3.4 参数讨论
3.4 实验仿真
3.4.1 算法结果测试
3.4.2 算法性能分析
3.5 本章小结
第四章 基于加权网络的增量式动态社区发现算法
4.1 引言
4.2 动态网络描述
4.2.1 属性加权动态网络
4.2.2 属性加权网络的拓扑势定义
4.2.3 属性加权网络的模块度计算
4.3 动态社区发现算法
4.3.1 基于点增量的社区变化
4.3.2 基于边增量的社区变化
4.3.3 基于网络增量的动态社区算法描述
4.4 实验仿真
4.4.1 人人网数据
4.4.2 Enron 邮件网络数据
4.4.3 恐怖分子 VAST 数据
4.5 本章小结
第五章 基于社区结构的用户影响力评估模型
5.1 引言
5.2 问题描述
5.3 区域影响力 InfR 算法
5.3.1 影响激活概率
5.3.2 InfR 算法
5.4 基于 Top-k 的综合影响力 InfG 模型
5.5 实验仿真
5.5.1 区域影响力分析
5.5.2 综合影响力分析
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 本文的主要创新点
6.3 下一步研究工作展望
致谢
参考文献
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种新的中文微博社区博主影响力的评估方法[J]. 杨长春,俞克非,叶施仁,严水歌,丁虹,杨晶. 计算机工程与应用. 2012(25)
[2]一种新型的社会网络影响最大化算法[J]. 田家堂,王轶彤,冯小军. 计算机学报. 2011(10)
[3]一种基于拓扑势的网络社区发现方法[J]. 淦文燕,赫南,李德毅,王建民. 软件学报. 2009(08)
硕士论文
[1]社交网络结构研究[D]. 刘耀庭.浙江大学 2008
本文编号：3172035
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/ydhl/3172035.html
