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1、演化社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是動(dòng)態(tài)更新的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。隨著信息技術(shù)的發(fā)展,信息交換的成本迅速下降,大量易用的通信、互聯(lián)網(wǎng)交互平臺(tái)迅速發(fā)展。而在這類平臺(tái)上所構(gòu)建的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)通常具有高度動(dòng)態(tài)的結(jié)構(gòu),并且其內(nèi)部的結(jié)構(gòu)特征相比傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)更加豐富。演化社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的分析目前依然處于起步階段,但已有的大量靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)以及圖論的研究可以被演化社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析借鑒或進(jìn)一步擴(kuò)展。本文在對(duì)已有的分析模型研究基礎(chǔ)上,對(duì)演化社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法進(jìn)行了理論探索和實(shí)踐。
本文主要針對(duì)演化社會(huì)網(wǎng)
2、絡(luò)分析的框架,網(wǎng)絡(luò)變化檢測(cè)以及社團(tuán)劃分問(wèn)題進(jìn)行了研究,主要工作集中在以下方面:
1、提出了新的演化社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析框架,利用因子模型優(yōu)化關(guān)聯(lián)強(qiáng)度特征向量,重建關(guān)聯(lián)強(qiáng)度矩陣,并通過(guò)計(jì)算演化指標(biāo)捕獲社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變化點(diǎn)的方法。
2、定義了概率視角的演化社會(huì)網(wǎng)絡(luò),在此基礎(chǔ)上提出了演化社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的概率因子模型,并將模型用于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化點(diǎn)的檢測(cè)。
3、提出了基于概率的演化社會(huì)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)劃分的方法。沿用相關(guān)聚類的啟發(fā)式算法,在
3、演化社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的分析框架之下對(duì)社團(tuán)進(jìn)行劃分和評(píng)價(jià)。
上述理論研究在隨機(jī)生成的數(shù)據(jù)集以及真實(shí)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實(shí)踐。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明Event-Detect算法以及Prob-Event-Detect算法有效的檢測(cè)出了演化網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變化。通過(guò)對(duì)比已有的社團(tuán)劃分算法,Prob-Cluster-Detect算法亦表現(xiàn)出較好的魯棒性以及社團(tuán)劃分的合理性。
本文最后部分對(duì)工作進(jìn)行了總結(jié)。此外在研究展望部分還分別針對(duì)演化社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空模型、演
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