基于复杂网络技术的社会网络结构分析

发布时间：2017-08-19 00:00

  本文关键词：基于复杂网络技术的社会网络结构分析

  更多相关文章： 社会网络 复杂网络 社会网络结构分析 社区发现 节点重要性

【摘要】：社会网络可以被认为是社会个体成员以及他们之间的相互关系的集合,一般由节点和关系两部分组成。21世纪以来,复杂网络的研究取得了巨大进展,而社会网络又具有明显的复杂网络的特征,越来越多的研究人员都在运用复杂网络理论来研究社会网络中的多方社会关系。本文主要研究无权的无向社会网络和有向社会网络,利用复杂网络挖掘技术分析社会网络的结构问题,并以QQ群和邮箱社会网络为例,分别对无向社会网络和有向社会网络进行了社区发现和节点重要性分析。论文的主要研究工作包括:第一,以QQ群社会网络为例进行无向社会网络结构分析,分别进行了整体结构分析、社区发现和节点重要性分析。详细介绍了在无向社会网络结构分析中,网络密度、平均距离的计算方法,连通性与凝聚力的测定方法,GN算法和FN算法这两种典型的社区发现算法,以及无向网络中点度中心度、中介中心度、接近中心度的计算方法。第二,以邮箱社会网络为例进行有向社会网络结构分析,分别进行了整体结构分析、社区发现和节点重要性分析。详细介绍了在有向社会网络结构分析中,网络密度、平均距离的计算方法,连通性与凝聚力的测定方法,改进后的FN算法和LinkRank这两种比较新颖的有向社会网络社区发现算法,以及有向网络中点度中心度、中介中心度、接近中心度的计算方法。论文的主要创新点如下:第一,基于社区发现和节点重要性提出了QQ群管理员推荐服务,向QQ群群主推荐群管理员,更好的维护群内的交流环境。第二,基于社区发现和节点重要性提出了电子邮件推广服务,通过向每个社区中的重要用户发送邮件来达到推广企业形象和产品信息的目的,在一定时间和成本范围内使电子邮件推广的效果打到最优。第三,提出了优化QQ群等互联网在线社交媒体交流环境的策略,通过建立健全互联网实名制、积极引导重要用户和培养重要用户三个方面来优化互联网社交环境。
【关键词】：社会网络 复杂网络 社会网络结构分析 社区发现 节点重要性
【学位授予单位】：济南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：C912.3
【目录】：

• 摘要8-9
• Abstract9-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 社会网络结构分析的研究意义12-13
• 1.2 社会网络相关研究现状13-18
• 1.2.1 社会网络结构研究现状13-14
• 1.2.2 话题检测研究现状14
• 1.2.3 信息传播与舆情研究现状14
• 1.2.4 社区发现的研究现状14-17
• 1.2.5 节点重要性分析研究现状17-18
• 1.3 本文的主要工作和结构安排18-21
• 1.3.1 论文的主要工作18-19
• 1.3.2 论文结构安排19-21
• 第二章 社会网络研究基础理论21-31
• 2.1 复杂网络与社会网络21-24
• 2.1.1 复杂网络21-22
• 2.1.2 社会网络22-23
• 2.1.3 复杂网络视角下的社会网络分析23-24
• 2.2 社会网络的分类24-26
• 2.2.1 无向社会网络24-25
• 2.2.2 有向社会网络25-26
• 2.3 社会网络社区发现方法26-28
• 2.3.1 基于图分割的方法26-27
• 2.3.2 层次聚类法27
• 2.3.3 启发式算法27-28
• 2.4 社会网络节点重要性分析方法28-31
• 2.4.1 度分析方法28-30
• 2.4.2 PageRank方法30-31
• 第三章 无向社会网络结构分析----以QQ群社会网络为例31-49
• 3.1 无向社会网络整体特征31-32
• 3.1.1 网络密度31
• 3.1.2 连通性31
• 3.1.3 平均距离与凝聚力31-32
• 3.2 无向社会网络中的社区发现算法32-33
• 3.2.1 GN算法32-33
• 3.2.2 FN算法33
• 3.3 无向社会网络中节点重要性分析33-36
• 3.3.1 点度中心度分析33-34
• 3.3.2 中介中心度分析34-35
• 3.3.3 接近中心度分析35-36
• 3.4 QQ群的无向社会网络结构分析36-49
• 3.4.1 QQ群社会网络整体特征分析37-38
• 3.4.2 QQ群社会网络社区发现与社会网络结构图38-41
• 3.4.3 QQ群社会网络节点重要性分析41-45
• 3.4.4 基于社区发现和节点重要性分析的QQ群管理员推荐服务45-46
• 3.4.5 优化QQ群等互联网在线社交媒体交流环境的策略46-49
• 第四章 有向社会网络结构分析----以邮箱社会网络为例49-67
• 4.1 有向社会网络整体特征分析49-50
• 4.1.1 网络密度49
• 4.1.2 连通性49
• 4.1.3 平均距离与凝聚力分析49-50
• 4.2 有向社会网络中的社区发现算法50-51
• 4.2.1 FN算法的改进50-51
• 4.2.2 LinkRank51
• 4.3 有向社会网络中节点重要性分析51-53
• 4.3.1 点度中心度分析51-52
• 4.3.2 中介中心度分析52
• 4.3.3 接近中心度分析52-53
• 4.4 电子邮箱的有向社会网络结构分析53-67
• 4.4.1 邮箱社会网络整体特征分析53-54
• 4.4.2 邮箱社会网络社区发现与社会网络结构图54-57
• 4.4.3 邮箱社会网络节点重要性分析57-63
• 4.4.4 基于社区发现和节点重要性分析的电子邮件推广服务63-67
• 第五章 总结与展望67-69
• 5.1 全文总结67
• 5.2 展望67-69
• 参考文献69-75
• 致谢75-77
• 附录77

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本文编号：697474