一种基于增广网络的快速微博社区检测算法

微博是当前最流行的在线社交媒体之一,有效地检测出微博用户的社区结构,能够帮助人们理解微博社交网络的结构和用户的行为特征,从而为用户提供个性化的服务。然而,现有社区检测算法大多只考虑社交网络节点之间的直接链接关系,忽略节点自身的内容特征。针对此问题,提出一种基于增广网络的快速微博社区检测算法。该算法通过融合社交网络的链接信息以及用户在微博上所发布的博文内容信息构建增广网络,然后以模块度为目标函数快速挖掘增广网络中的主题社区。通过真实微博社交网络的实验表明,提出的算法能够高效地检测出社交网络的主题社区。
     

基于时间加权的重叠社区检测算法研究

随着网络结构的不断扩大和日益复杂,重叠社区发现技术对挖掘复杂网络深层潜在结构具有重要意义.本文提出一种基于时间加权的重叠社区检测算法.该方法考虑了用户兴趣的时间因素,构建带有时间加权链接的用户-用户图.接着,基于网络节点的影响力计算用户全局相似度,在此基础上通过计算节点的中心度作为度量节点对社区结构影响力的重要性指标,...     

一种融合多维信息的移动社区发现方法

为解决传统社区发现算法难适用于大型复杂异质的移动网络的问题,利用移动网络使用详单数据（Usage Detail Record, UDR）和移动用户社交数据构建网络模型,提出一种融合多维信息的移动社区发现方法BNMF-NF。该方法综合考虑用户社交关系和时空行为,给出用户社交相似度、位置分布相似度和主题偏好相似度,利用加权网络融合方法融合多维相似关系构建用户相似网络,并运用有界非负矩阵分解技术实现社区结构的检测。在Foursquare和电信数据集上的实验结果表明,BNMF-NF方法能够有效发现移动网络中用户社区结构。     

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GPU的复杂网络社区挖掘算法并行计算

由于复杂网络的规模越来越大, 在大规模的复杂网络中快速、准确地挖掘出隐藏的社区结构是当前该领域研究的热点问题。目前社区结构挖掘常用的基于快速Newman算法的社区结构挖掘算法之一是一般概率框架方法。以规模日益增大的复杂网络为研究对象, 提出了基于GPGPU的一般概率框架并行算法, 有效地解决了在大规模的复杂网络中快速、准确地挖掘出隐藏的社区结构问题。实验证明, 随着节点数的增加, 该并行算法在不损失准确性的前提下运行效率有所提高, 为复杂网络社区结构挖掘的研究提供了一种高效的解决方案。     

微博社交网络中面向机构的用户挖掘

本文提出了一种在微博社交平台中挖掘与目标机构相关用户的方法。待发掘的用户主要包括对目标用户有浓厚兴趣和处于目标机构相关社交圈子中的用户。本文爬取了测试机构的若干官方账户的两层粉丝的社交网络数据,利用社交网络的拓扑结构计算用户对目标机构的兴趣度,并在该数据集上进行去噪、压缩处理后,应用社交挖掘算法,划分出网络中的社交圈子,最后通过定义社区的R@N指标来选取相关社区。实验结果现实,在得到的所有社交圈子中,均仍然存在大量噪声,但每个社区的地理位置信息等能够体现出较为一致的特点,通过R@N指标能够有效的区分出相关社区。     

融入社区评估的节点重要性分析

针对在目标中挖掘关键成员的研究是社交网络领域的重要分支,但现有的重要性算法很容易出现挖掘的关键节点聚集现象。针对此问题,提出了一种融入社区评估的节点重要性算法,该算法根据目标群体网络拓扑结构,定义了社区重要性评估函数,融合了成员在其社区的内部影响力及外部连通性,综合评价成员重要度。以4个真实的复杂网络作为实验数据,与现有算法进行对比,从传播能力、鲁棒性和肯德尔相关系数三个维度验证,实验表明该算法对群体中的成员重要性度量更加准确。     

模块度增量与局部模块度引导下的社区发现算法

社区结构是复杂网络的重要特性之一,基于层次聚类的社区发现算法很好地利用了模块度来挖掘网络中的社区结构,但其局限性也导致算法对社区结构复杂的网络划分不够准确、无法发现小于一定规模的社区。在层次聚类的基础上,提出引入局部模块度来弥补模块度在划分社区时的不足,避免可能出现的划分不合理情况。通过真实数据集和人工网络进行了验证,实验结果证明,该算法具有可行性与有效性。     

在线社交网络社区的启发式挖掘框架

指出基于全局优化的社区挖掘方法的不足,给出OSNs网络及其社区挖掘的形式定义,提出一个启发式社区挖掘框架,在此框架下对包括LWP,Clauset,Schaeffer,Papadopoulos,Bagrow与Chen在内的6种启发式社区挖掘算法进行分析比较.通过3个真实OSNs网络的实验比较,验证了启发式社区挖掘框架的可行性,在结果社区有效性与时间效率上对6种启发式算法进行比较,实验结论为网络社区挖掘的工程实践与理论研究提供了借鉴.     

一种新的微博社区发现算法

在舆情分析、微博营销和个性化推荐等方面,微博社区发现的研究都具有重要的应用价值。为了准确而有效地发现微博社交网络中的社区,提出一种基于信任关联度的微博社区发现算法(TRKM算法)。该算法通过微博用户的评论、转发、原创微博等属性来构造节点间信任关联度,再利用微博社区的模块度对网络社区划分效果进行评价。在新浪微博明星和普通用户数据集上进行实验,并将TRKM算法与传统K-means算法作比较。实验表明,该算法能够更有效地发现微博用户关系网络中的社区结构。