社交网络节点中心性测度

研究节点影响力以及扩大节点影响力的范围在社交网络传播中具有重大意义。为了综合分析节点自身影响力与其潜在影响力,提出了PPI（Personal-Potential Influence,PPI）算法,用介数中心性值,紧密中心性值及k-shell值加权来评估节点自身影响力,再通过节点间的相互影响来评估其潜在影响力。实验结果表明PPI算法在评估节点影响力上有较好的准确性。     

标签共现的标签聚类算法研究

在社会网络中,标签聚类研究可以解决标签冗余和语义模糊等问题。为了提高聚类有效性,提出综合标签共现信息确定标签特征向量,通过特征向量的提取计算相似度,将传统聚类算法中用几何距离计算对象与中心对象的距离改为用皮尔森相关系数计算,提出结合K-means聚类算法对标签进行聚类的标签共现聚类算法,并分析了算法的复杂度。最后对不同聚类算法进行了相关对比实验,实验结果表明该聚类算法效果要好于其他的聚类算法,从而验证了该聚类算法的有效性和可行性。