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文檔簡介
1、隨著計算機(jī)技術(shù)快速發(fā)展,社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運而生改變了人們面對面的交流方式,由傳統(tǒng)的線下溝通變革為新時代的“線上”溝通及“掌心”交流。如今處于大數(shù)據(jù)時代,社交網(wǎng)絡(luò)中海量數(shù)據(jù)對于社會科學(xué)研究顯得更加重要,而發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)已然成為學(xué)者們研究的熱點領(lǐng)域。社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術(shù)對研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)有很大的幫助,同時也蘊(yùn)含很大的社會價值。
目前在社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術(shù)在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域已經(jīng)取得了不錯的成果,但針對社交網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術(shù)還不太成熟,因為社交網(wǎng)絡(luò)
2、規(guī)模較大且內(nèi)容繁雜,大多算法都存在一定的缺陷,如算法復(fù)雜度過高,結(jié)果不夠準(zhǔn)確或局部最優(yōu)等。鑒于此,本文針對社交網(wǎng)絡(luò)中的微博網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究,從微博用戶出發(fā),通過用戶關(guān)系和用戶內(nèi)容的融合,發(fā)現(xiàn)潛在的用戶社區(qū),并且通過實驗證實了結(jié)果的合理性。
本文主要做了以下幾方面的研究和創(chuàng)新:
(1)針對微博網(wǎng)絡(luò)中用戶關(guān)系結(jié)構(gòu)的特點,考慮到網(wǎng)絡(luò)中同時存在單向關(guān)注和雙向關(guān)注兩類關(guān)系,提出了一種計算用戶關(guān)系相似度的方法,該方法兼顧這兩類關(guān)注關(guān)
3、系對節(jié)點的影響,同時將有向網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為加權(quán)無向網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計算,提高了運行效率。另外針對加權(quán)無向網(wǎng)絡(luò),利用用戶相似度作為權(quán)重提出了一種改進(jìn)的CNM社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。根據(jù)朋友的朋友更容易成為朋友的思想,可以延伸為朋友的朋友和自己同相似,所以用節(jié)點相似度替代模塊度進(jìn)行社區(qū)合并,更加合理的發(fā)現(xiàn)用戶社區(qū)。這是針對網(wǎng)絡(luò)中用戶的關(guān)系特點進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)。
(2)微博網(wǎng)絡(luò)中用戶內(nèi)容可以反映用戶當(dāng)前的興趣,針對這一思想,提出了用戶關(guān)系和用戶內(nèi)容融合的社區(qū)發(fā)
4、現(xiàn)算法。根據(jù)主題模型的思想融入用戶標(biāo)簽來發(fā)現(xiàn)用戶的興趣主題,通過相對熵計算用戶興趣主題的相似度,同時加入用戶關(guān)系相似度并通過實驗調(diào)節(jié)兩類相似度融合的比重,充分體現(xiàn)用戶的興趣特性。
(3)在融合用戶關(guān)系和內(nèi)容兩種相似度的基礎(chǔ)上,提出了 JSCNM算法,利用改進(jìn)模塊度增量函數(shù)將融合后的中心度加入到優(yōu)化函數(shù)中,充分考慮微博網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系和內(nèi)容對節(jié)點影響力作用,經(jīng)過不斷尋找最優(yōu)目標(biāo)達(dá)到劃分社區(qū)目的。利用微博網(wǎng)絡(luò)真實數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗,結(jié)果證明
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