基于多维特征分析的社交网络意见领袖挖掘

在社交网络中进行意见领袖的挖掘对信息传播与演化的深度分析、舆情监控和引导具有重要意义,本文综合结构特征、行为特征和用户的情感特征对意见领袖节点挖掘问题进行研究.本文首先对微博真实文本数据进行话题识别得到主题社区,在主题社区中基于用户节点之间的关注关系构建交互网络拓扑.然后分别从结构、行为和情感三个维度对用户的影响力进行度量.最后,分析用户在主题社区中的影响力分布与传播规律,提出意见领袖识别算法MFP(Multi-Feature PageRank).实验表明,该算法可有效地挖掘潜在的意见领袖节点,能够获得较高的支持率.     

基于社会属性的PSN消息路由算法

在PSN（pocket switched network）中实现数据传输成功率与传输延迟的有效平衡是当前有待解决的问题。提出一种基于社会属性的PSN路由算法——BridgingCom算法,该算法使用带有衰退机制的局部社区识别方法,引入桥接中心度（bridging centrality）作为中继节点的选择依据,将社会网络中节点重要性与移动社会网络的特征相结合,考虑了节点社区关系和节点活跃度对路由算法的影响。实验表明,该算法与现有经典算法相比能够获得较高的传输效率和较低的传输延迟。