一种融合邻边属性的个人社交网络社区发现算法

针对传统智能进化社区发现算法通常存在弱化节点属性和容易过早收敛等问题,提出基于邻边属性群智能聚类的个人社交网络社区发现算法NLA/SCD。在融合邻边结构及其节点属性相似特性的基础上,定义社会蜘蛛优化算法的适应度函数,并将社区模块度增量作为算子迭代准则。在雌性和雄性个体的进化与交配过程中,利用适应度函数和模块度增量函数从局部和全局角度优化社区划分的寻优过程,以保持种群多样性并避免算法过早收敛。实验结果表明,NLA/SCD算法能有效识别属性信息多样的个人社交网络,且具有较高的运行速度和划分精度。     

社交网络关键黑客节点识别方法北大核心CSCD

计算机网络安全形势严峻,对实施网络攻击的黑客以及黑客所在组织的研究越来越重要。社交网络有不受时间空间限制的特点,因此成为黑客交流的主要平台,也是网络安全研究人员获取信息的重要渠道。为了对社交网络中的黑客进行分析,文章提出一种基于社区发现的社交网络关键黑客节点识别方法。首先,文章通过图卷积网络以无监督方式实现网络的社区划分;然后,利用用户之间的交互行为和主题相似度,通过改进的Page Rank算法实现社区内黑客节点的影响力度量;最后,通过独立级联模型评估关键黑客节点对网络传播效率的作用。在Twitter数据集上的实验表明,该方法能有效识别社交网络中的关键黑客用户。     

一种融合节点与链接属性的社交网络社区划分算法

针对传统社交网络社区划分算法普遍缺乏对节点属性、链接属性的综合考虑和充分表达利用节点与链接属性信息的模型和机制等问题, 提出了一种融合节点与链接属性的社交网络社区划分算法。该算法融合节点属性的相似度、节点间链接权值等链接属性信息, 定义了相似权值, 并以此为基础, 结合凝聚算法实现了对社交网络的社区划分。实验表明, 该算法对社交网络中属性比较明显的社区划分效果显著。     

基于谱聚类的社交网络动态社区发现算法

动态社区发现研究是社交网络分析（SNA）的重要研究领域。随着节点加入或离开社交网络，节点间的关系也随之建立或消失，进而影响着社区结构的变化。针对社交网络静态社区发现算法缺少必要的社区节点历史信息而导致的网络结构分析、聚类信息不足和计算开销过大的问题，基于社区网络演化事件的划分并根据主要社区事件的分析，提出一种基于谱聚类的动态社区发现算法（SC-DCDA）。首先，根据实验观察使用谱映射的方法将高维数据降维，并采用改进的模糊C-均值聚类（FCM）算法确定动态社交网络中的节点与待发现社区的关联度；其次，根据演化相似度矩阵分析社区结构。通过使用真实网络数据集以及模块度得分、轮廓系数等社区发现算法衡量指标，评估所提算法的效果。实验结果表明，SC-DCDA的计算开销相较于传统谱聚类降低了8.37%，在所有数据集上的平均模块度得分是0.49，其他衡量指标的定性分析结果也较好，验证了所提算法在信息交互、聚类效果和精确度上表现较好。     

基于节点依赖度和相似社团融合的社团结构发现算法

社团结构作为复杂网络的拓扑特性之一具有重要的理论和实践意义。提出一种基于节点依赖度和相似社团融合的社团结构发现算法,首先根据依赖度和相似度的定义将整个网络划分成若干个平均集聚系数较大的局部网络,构成网络的基础骨架社团;然后根据连接度的定义不断将社团边缘的节点和小社团吸收到相应的骨架网络中去,直到所有节点都得到准确的社团划分。算法在Zachary空手道俱乐部网络和海豚社会网络中进行了社团划分实验,并与GN算法和Newman快速算法进行了比较,结果表明该算法可以有效地划分社团边缘的模糊节点,社团划分结果具有较高的准确度。     

基于多层节点相似度的社区发现方法

社区发现是复杂网络研究中的一项重要研究内容,基于节点相似度的凝聚方法是一种典型的社区发现方法。针对现有节点相似度计算方法中存在的不足,提出一种基于多层节点的节点相似度计算方法,该方法既可以有效地计算节点之间的相似度,又可以解决节点相似度相同时的节点合并选择问题。进一步基于这种改进的节点相似度计算方法和团体之间的连接紧密度度量准则构建社区发现模型,并在真实世界的网络上进行社区发现实验。与GN算法、Fast Newman算法和改进的标签传播算法的实验结果相比,该模型可以更加准确地找到各个社区的成员。     

多关系社交网络中社团结构发现算法

社交网络的节点之间存在着多种关系,这些关系共同决定了网络中节点的社团结构划分。为了准确地发现多关系社交网络中的社团结构,通过研究信息在多子网复合复杂网络模型上的传播过程,提出了一种多关系网络中的社团结构发现算法。该算法基于多子网复合复杂网络模型建立的多关系社交网络,利用信息在多关系社交网络中的传播过程,将网络中的节点转化成能够被聚类算法处理的向量形式,进而采用聚类算法完成多关系社交网络中的社团结构划分。该算法综合考虑了网络中多种关系的相互作用以及异质节点间的相互影响,得到的传播信息量矩阵表示了各节点在整个网络中的影响力,并将影响力相似的节点划分到同一个社团结构中。实验结果显示,与传统社团结构发现算法相比,该算法不仅在准确度上有所提高,还能将异质节点划分到一个社团中,可以根据用户不同需求挖掘出多关系社交网络中的隐藏信息。     

FCM框架下的重叠社区发现算法

重叠社区发现是近些年来社交网络分析中的一个热门课题,但大部分算法有着时间复杂度高或健壮性差的缺点。本文构造了一种节点相似度计算方法,针对FCM的缺陷提出改进,从而利用该改进的Fuzzyc-means计算出每个节点的隶属度;然后设定阅值决定每个节点的类别,实现了重叠社区发现;接下来在真实数据集上的对比实验结果表明该算法在有较低的时间复杂度同时能有效的发现网络中的重叠社区结构。     

复杂网络中基于节点相似性聚类的网络社团发现方法研究

针对复杂网络社团发现的问题,使用聚类方法对其进行详细的研究,将网络节点的数据结构转化成聚类算法的数据结构,根据节点之间的相似度对节点进行合并或分割,并且使用向量计算的方法对复杂网络的节点相似度进行度量。改进的算法把网络中的每个节点都作为一个信息源,具有收发信息的功能,按照改进的信息传递方法进行相似度值的传递和遍历,使用复杂网络中常用的Zachary俱乐部网络作为实验对象验证。本方法提高了复杂网络社团发现的算法效率。     

基于连边相似度的重叠社区发现算法研究

针对GN算法在发现重叠社区时存在的不足,以及为了降低算法时间复杂度,提出一种基于网络图中连边相似度划分连边集的重叠社区发现算法EGN。算法依据网络图的连边集进行划分,每一条边被划分到某个特定的社区,而一个节点可以关联多条连边,因此节点可以被划分到不同的社区,从而发现重叠社区。EGN算法首先需要构造网络节点之间连边关系的边图;然后根据边图中节点的关系计算网络图中连边的相似度,在节点之间相似度的基础上提出了连边之间相似度的计算方法;再按照相似度由小到大对边图删除边,构建出边图的树状图。树状图的每一层对应网络的一个划分,采用划分密度函数来衡量划分的质量,以此寻找最优的划分。最后将算法应用到Zachary空手道俱乐部网络中,并与GN算法进行对比,实验结果表明EGN算法能够很好地发现重叠社区。     

基于相似度指标的社团划分算法

为快速准确地找到复杂网络的社团划分结果,引入相似度指标,提出一种改进的社团划分算法。将网络节点拓扑结构信息作为节点的多维属性,在不改变网络连边的情况下,使输入网络转换为节点多属性网络,并定义节点之间的混合相似度与社团相似度,运用层次聚类思想得到最终的社团划分结果。在真实网络、计算机生成网络上的实验结果表明,该算法能够发现明显的社团结构,并且具有较高的社团划分准确率。     

基于弱概念相似度的组推荐方法

网络数据下的概念认知与知识发现是网络背景下机器学习和人工智能的重要研究方向,已被引入到推荐系统研究中。现有的基于概念格的推荐方法忽视了节点之间的网络结构关系,同时构造概念格的效率低且构建概念集合的约束条件较严,在大规模的社交网络中难以实现。为解决这些问题,本文在网络形式背景的框架下,综合复杂网络的拓扑结构和弱概念相似度,提出了基于弱概念相似度的组推荐算法。首先,定义属性度、属性密度来描述属性的重要性,通过改进的节点影响力来确定专家节点;其次,利用专家节点划分社区,在划分的社区中通过属性弱概念下限相似度进行组推荐研究,进而获取推荐规则并对相应社区进行组推荐;最后,利用MovieLens数据集和Filmtrust数据集分析了各参数对本文所提算法的影响,并确定了参数的合理取值。将本文所提算法与其他推荐算法进行比较测试,实验验证了本文算法的有效性。     

基于划分社区和差分共邻节点贡献的链路预测

通过改进基于节点相似度的朴素贝叶斯模型, 引入GN和CMN两种经典的划分社区算法挖掘网络社区属性对预测节点对的影响, 赋予共邻节点不同的连接度和社区贡献度并计算其贡献权重, 同时把模型应用于五种相似度算法, 采用ROC和Precision-Recall曲线进行实验评价。人工网络和真实网络中的实验证明, 该模型能够在深入挖掘社会网络结构信息的基础上提高预测的精确度, 同时为该类模型的研究提供一种新的方案。     

一种基于模糊相似关系的局部社区发现方法

近几年,在线社交媒体发展飞速,出现了大规模社会网络.传统的基于网络全局结构的社区发现方法难以有效地处理这些大网络.局部社区发现作为一种无需知道网络的全局结构、仅通过分析给定节点的周围节点之间的关系即可找出给定节点所在社区的方法,在社会网络大数据分析中具有重要的应用意义.针对真实世界网络结构中个体间的相似关系是模糊的或不确定性的,提出了一种基于模糊相似关系的局部社区发现方法.首先,采用模糊关系来描述两个节点之间的相似关系,以节点对的相似度作为该模糊关系的隶属函数;然后证明了该关系是一种模糊相似关系,将局部社区定义为给定节点关于模糊相似关系的等价类,进而采用最大连通子图算法求得给定节点所在的社区.分别在仿真网络和真实网络上进行了实验,实验结果表明,该算法能够有效地揭示出给定节点所在的局部社区,相比其他算法,具有更高的F-score.     

复杂网络局部社区挖掘的节点接近度算法

为了准确、快速地发现大规模复杂网络中的局部社区,提出了一种基于节点接近度的局部社区发现算法。该算法以最大度节点作为起始节点,利用节点接近度和局部社区Q值不断搜索其邻居节点,将接近度最大的节点加入初始社区形成新的初始社区;同时,该算法也可以应用于复杂网络全局社区结构的划分。对2个典型复杂网络进行了局部社区挖掘分析,实验结果表明,该算法能够有效识别隐藏在实验网络中的局部社区。针对稀疏网络,该算法的时间复杂度为O（nlog（n））,n为网络节点数。     

基于相似度的三元社团合并算法*

针对使用相似度测量进行社团划分时可能出现的判断冲突问题,提出了一种基于相似度的三元社团合并算法。首先通过对相似度阈值的选取,筛选网络中不同的三元社团,并将其作为社团合并的基本元素,通过社团相似度将其合并。然后将剩余节点和孤立三元社团分别按照节点从属度和三元社团从属度划分到相应社团。最后通过在人工合成网络和真实世界网络上进行实验测试,结果表明用本文算法可以准确高效的将网络中的节点划分到相应的社团。     

加权社会网络中重要节点发现算法

从社会网络中发现重要节点是一个很有意义的研究问题,目前多数重要节点发现方法是基于不加权网络。由于在社会网络中,节点之间的关系具有强弱差异,社会网络本质上是一个加权网络。对于加权社会网络中的重要节点发现较少有研究。利用节点交互,提出了节点间关系强度的一种度量方法,该方法考虑了节点局部有向交互特征与全局交互特征。利用节点的行为特征定义了节点活跃度。 采用关系强度作为边的权重,活跃度作为节点权重形成了加权社会网络。基于PageRank算法的思想,提出了两个改进算法,算法采用节点权值作为阻尼系数,在迭代式过程用边的权重代替了PageRank算法中的入边和。分别选择国内外具有代表性的2个社交网络上的数据集进行大量实验,并分别选择了不同的方法作为比较,实验结果表明改进算法能较好地发现加权社会网络中的重要节点。     

基于复杂网络的社区发现算法研究

近年来,高质量社区的挖掘和发现已经成为复杂网络研究的一个热点。目前大多的社区发现算法主要针对无向网络,但现在的很多真实网络通常都是有向加权的。同时,标签传播算法(LPA)是一种接近线性复杂度的社区发现算法,该算法具有简单高效、不需要提供社区规模和社区个数等先验知识的特点,因而得到了广泛关注和应用。针对有向加权网络,提出了一种基于节点重要性和节点相似性的改进标签传播算法(CRJ-LPA)。该算法综合考虑节点的边权、节点的信息传播能力、节点相似度以及节点集聚系数等因素。算法通过加权的ClusterRank获得节点重要性列表用以避免LPA中的随机选择;然后,采用Jaccard系数度量节点的相似度,结合节点重要性列表计算出一个新的度量CRJ(重要度和相似度),提高了算法的稳定性。实验结果表明,该算法有效可行,且具有较好的鲁棒性。     

基于社区发现的社交网络影响力阻断最大化算法北大核心CSCD

随着社交网络的日益普及,社交网络已经成为信息传播的主要平台之一。由于对社交网络内容监管相对困难,导致一些负面信息容易快速扩散并产生较大的不良影响。影响力阻断最大化问题旨在寻找需要采用正影响的节点集,使信息传播过程中被负向消息影响的节点数量最小化。针对现有社交网络影响力阻断算法运行时间复杂度较高的问题,文章提出了基于社区发现的影响力阻断最大化算法,该算法首先使用社交网络节点的扩展h指数中心性来选择候选种子节点;然后以这些种子节点为起点,利用标签传播算法发现社交网络中的社区;接着通过计算社交网络社区的关系矩阵及当前关系矩阵的模块度对社区进行合并;最后,计算初始种子节点的标签度量等级,选取前k个节点作为具有最大阻断影响力的成员。实验结果表明,该算法阻断性能好,且时间复杂度低。     

基于话题综合因子分析的语义社会网络社区发现算法

针对一般社会网络社区发现算法仅考虑各节点的邻接关系,所划分的社区仅为一元关系社区,不能代表社区成员的语义相似性且无法处理具有多元语义话题的语义社会网络社区发现问题,提出基于话题因子分析的语义社会网络社区发现算法.该算法将节点的多元信息抽象为话题,先以多元话题综合因子作为节点话题信息度量,以节点间的话题密度差异作为节点聚合方向,构建初始社区结构;再以最大化社区内部话题信息相似度和最小化社区外部话题信息相似度为目标建立语义社区发现的目标函数及节点变动的代价函数;再以初始社区结构和代价函数作为初始解和判断准则,以节点变动的代价函数值为参数,建立全局优化的模拟退火策略优化语义社区结构,实现语义社会网络的语义社区发现;最后通过实验分析验证了算法的有效性.