社交網(wǎng)絡中的社區(qū)聚集研究.pdf

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，在線社交網(wǎng)絡作為一種重要的網(wǎng)絡應用，正逐漸深入人們社會生活的方方面面。社交網(wǎng)絡中的用戶由于自身的交往范圍和興趣愛好而聚合形成群體（社區(qū)）結(jié)構(gòu)。社交網(wǎng)絡的變化、信息傳播與這種結(jié)構(gòu)關系密切。如何從網(wǎng)絡中找出社區(qū)結(jié)構(gòu)成為了近幾年社交網(wǎng)絡研究的熱點方向。本文研究了社交網(wǎng)絡的模型和社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，然后提出了一種新的基于鄰接向量傳播的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。
　　算法包括了鄰接向量傳播和層次聚類兩個階段。首先為了定義網(wǎng)絡中節(jié)點間

2、的相似度，本文提出了鄰接向量的概念。鄰接向量是一個多維空間中的單位向量，它的方向代表了節(jié)點一定范圍內(nèi)的網(wǎng)絡拓撲信息。在向量傳播階段中，節(jié)點與鄰居交換拓撲信息，將自己的向量與鄰居的向量組合，最后計算出鄰接向量。通過鄰接向量內(nèi)積定義了節(jié)點相似度，相似度越高的節(jié)點越可能在同一個社區(qū)中。在層次聚類階段，迭代地選擇具有最大相似度的相鄰節(jié)點進行合并，并通過向量合并和降維過程保持向量能代表一個社區(qū)并維持較低的維數(shù)，最終提取出網(wǎng)絡中的社區(qū)。