基于IGGN算法的SNS用户群体特征分析

发布时间：2020-04-17 20:21

【摘要】：在众多社会网络数据中,通常同时存在属性与关系两种数据类型,但当前针对社会网络的聚类分析,却往往只考虑了个体之间的链接关系而忽略了个体属性对组织的影响。若能同时利用属性与关系数据进行聚类,则可比单独使用链接关系的方法得到更为准确的结果。基于这种思想,本文在传统数据挖掘GN算法的基础上提出了加权信息图模型以改进GN算法的聚类准确性,并在该模型的基础上设计了基于加权信息图的聚类算法(IGGN).最后,我们在真实的合著网络数据集上进行了实验,实验结果表明,同时考虑属性与关系影响的IGGN算法具有比单纯考虑链接结构的GN算法更高的聚类准确性。 本文的研究包括两部分内容。第一部分是对网络静态拓扑结构的分析,对节点度、聚集系数、特征路径长度以及膨胀率等指标的计算,从多个角度刻画了SNS网络的用户群体特征。第二部分,是在传统GN算法的基础上进行改进,从而提出了IGGN算法,并通过模拟实验证明其相较于G-N算法可以更准确地挖掘出网络中的组织结构。
【学位授予单位】：天津财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F49;F224

【参考文献】

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本文编号：2631261