社交网络的结构支撑理论
本文关键词：社交网络的结构支撑理论
【摘要】：社交网络分析是近年来的研究热点之一,常见的分析方法包括度分布分析、个体排名、社区发现、模式发现等.文中,作者认为一个人的社会地位与其所在的网络结构具有紧密的联系,而这种网络结构对成员社会地位的影响程度是可以被表示和量化的.文中通过分析社交网络的链接结构,将社交网络中个体与个体间的依赖关系从一般社会关系中抽取出来,提出了一种基于依赖模型的支持力衡量方法,并基于此给出了一种高效的计算最具支持力的节点计算方法.此外,基于上述模型,设计了一种基于依赖关系的支撑结构模型及其计算方法,用于刻画社交网络中特定节点的影响力来源.作者在大规模的真实数据环境下对模型和算法的正确性、效率和伸缩性进行了验证.
【作者单位】： 北京大学计算机科学与技术系;国防科学技术大学计算机学院;北京邮电大学计算机学院;
【关键词】： 社交网络 依赖度 支持力 社区发现
【基金】：国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2013CB329601,2013CB329602) 国家自然科学基金(61372191,91124002,61133010,61033003) 博士后科学基金(2013T60037,2012M520114)资助~~
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 2013CB329602)、国家自然科学基金(61372191,91124002,61133010,61033003)、博士后科学基金(2013T60037,2012M520114)资助.1引言近年来,在线社交的快速发展对个人工作生活、国家经济发展、社会稳定和国家安全都会产生新的影响作用.特别是以微博为代表的在线社交网络在新闻传播
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 沈华伟;程学旗;陈海强;刘悦;;基于信息瓶颈的社区发现[J];计算机学报;2008年04期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘旭;易东云;;基于保守合并策略的复杂网络社区结构发现[J];复杂系统与复杂性科学;2011年04期
2 李瑾;;基于二部图的P2P资源挖掘方法[J];电子世界;2012年13期
3 邓小龙;王柏;吴斌;杨胜琦;;基于信息熵的复杂网络社团划分建模和验证[J];计算机研究与发展;2012年04期
4 陈琼;李辉辉;肖南峰;;基于节点动态属性相似性的社会网络社区推荐算法[J];计算机应用;2010年05期
5 李瑾;周竹荣;;基于用户行为和社区发现的P2P资源检索方法[J];计算机工程与应用;2012年21期
6 林旺群;邓镭;丁兆云;吴泉源;贾焰;周斌;;一种新型的层次化动态社区并行计算方法[J];计算机学报;2012年08期
7 张新猛;蒋盛益;;基于核心图增量聚类的复杂网络划分算法[J];自动化学报;2013年07期
8 娄铮铮;叶阳东;刘瑞娜;;基于IB方法的无冗余多视角聚类[J];计算机研究与发展;2013年09期
9 朱牧;孟凡荣;周勇;;基于链接密度聚类的重叠社区发现算法[J];计算机研究与发展;2013年12期
10 杨博;陈贺昌;朱冠宇;赵学华;;基于超链接多样性分析的新型网页排名算法[J];计算机学报;2014年04期
中国博士学位论文全文数据库 前9条
1 邓小龙;基于复杂网络分析的新一代电信CRM关键技术研究[D];北京邮电大学;2011年
2 韩毅;社会网络分析与挖掘的若干关键问题研究[D];国防科学技术大学;2011年
3 余伟;基于用户个性挖掘的Web社区营销研究[D];武汉大学;2011年
4 孔兵;基于连接度量的社区发现研究[D];云南大学;2012年
5 马瑞新;基于粒子群的网络社区动态角色挖掘研究[D];大连理工大学;2012年
6 姬波;信息瓶颈方法的特征权重研究[D];郑州大学;2013年
7 段东圣;社会网络中群组探测和话题建模技术研究[D];华中科技大学;2013年
8 张勇实;基于链接相似性分析的WEB结构挖掘方法研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
9 鲁斌;几类复杂网络度量性质和拓扑性质的研究[D];华南理工大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 孙宇奇;基于复杂网络的社团发现研究[D];辽宁师范大学;2011年
2 阎艳;关联网络的社区发现研究[D];西南大学;2009年
3 何东晓;网络社区智能挖掘算法的研究[D];吉林大学;2010年
4 钟姹;基于多目标优化的社团发现及系统实现[D];北京邮电大学;2010年
5 黄浩英;基于复杂网络的社团发现算法研究[D];山东师范大学;2010年
6 董晶晶;文本倾向性分析技术的相关研究[D];安徽大学;2012年
7 熊正理;在线社会网络中社区发现技术及其应用研究[D];中南大学;2012年
8 夏磊;一种基于局部信息的社会网络聚类算法[D];哈尔滨工程大学;2012年
9 刘亚光;基于连接密度的网络社团发现方法研究与实现[D];西安电子科技大学;2012年
10 张瑜;基于评论性网站用户发言的数据挖掘研究[D];北京邮电大学;2013年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 吴冰,李为相,赵林度;基于粗集理论的最小化决策模型[J];信息技术;2002年04期
2 旷海兰;贺才望;李月明;;粗糙集属性约简算法的分析与改进[J];福建电脑;2006年05期
3 刘文远;韩彦;陈国鹰;王亚东;;IRP用户视图间依赖关系的度量[J];计算机工程;2007年22期
4 游佳;刘飞;尹超;杨首豪;;基于依赖的网络化制造动态联盟合作伙伴组合选择[J];中国机械工程;2007年15期
5 赵越岭;王建辉;顾树生;;基于不对称边界的变精度粗糙集的参数选择[J];系统仿真学报;2006年12期
6 费颖;王黔英;周辉;袁芳;章胜江;;基于偏序关系的Rough集模型及其应用[J];南昌大学学报(理科版);2006年06期
7 庄怡雯;黄润才;;基于粗糙集的学生成绩决策分析[J];计算机应用与软件;2008年10期
8 陈X;李心科;;不一致信息系统的粗糙集快速约简算法[J];计算机工程;2009年08期
9 韦伟;刘萌萌;唐凤霞;g持，
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