基于新浪微博的移動社交網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜特性研究

1、分類號U D C密 級學(xué)校代碼 1 0 4 9 7武潷理歹大薯學(xué) 位論文題 目 基于新浪微博的移動社交網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜特性研究世 冉 R e s e a r c h o n t h eC o m p l e x i t y o f M o b i l e S o c i a l N e t w o r k鄉(xiāng)色 義——————————．—————．——————————————————————————————————————————————一題目

2、B a s e d o n S i n a W e i b o研究生姓名 羅熹姓名 曾祥金 職稱 教授 學(xué)位 博士 指導(dǎo)教師————．，，—— ”單位 武漢理工大學(xué) 郵編4 3 0 0 7 0申請學(xué)位級別 碩士 學(xué)科專業(yè)名稱 應(yīng)用數(shù)學(xué)論文提交日期 2 0 1 2 —1 0 論文答辯日期 2 0 1 2 ·1 2學(xué)位授予單位 武漢理工大學(xué) 學(xué)位授予日期 2 0 1 2 - 1 2答辯委員會主席 ．童t 社評閱人2 0 1 2 年

3、1 0 月摘 要i P h o n e 的誕生從很大程度上促進(jìn)了傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)的移動化趨勢，現(xiàn)如今移動社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人類日常生活中必不可少的一部分。T w i t t e r 和P a t h 等高質(zhì)量的移動社交網(wǎng)絡(luò)能夠在短期內(nèi)積累大量用戶，而F a c e b o o k 、人人等大型傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)也在加快移動設(shè)備的部署。我國最大的移動社交網(wǎng)絡(luò)是新浪微博，截至2 0 1 2 年6 月已經(jīng)積累了3 ．5 億用戶，其中超過6 0 ％的用

4、戶使用移動設(shè)備進(jìn)行登陸。由于移動社交網(wǎng)絡(luò)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的相似性，可以將移動社交網(wǎng)絡(luò)用戶作為節(jié)點，用戶與其他用戶之間的關(guān)系作為該節(jié)點的有向弧，構(gòu)造復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型。本文以新浪微博作為研究對象，克服網(wǎng)絡(luò)爬蟲局限性，依據(jù)新浪微博開放平臺A P I 接口限制，構(gòu)造算法，在保證內(nèi)存分配的情況下減少對A P I 的調(diào)用，共收集了2 9 9 9 個用戶節(jié)點、2 3 2 6 2 3 條連邊的樣本，構(gòu)造模型并對其從三個方面進(jìn)行了研究：?在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及特性方

5、面，本文通過計算發(fā)現(xiàn)樣本網(wǎng)絡(luò)的平均入度達(dá)到了7 7 ．5 7 ，而最大直徑為6 ，驗證了六度分離理論在新浪微博用戶網(wǎng)絡(luò)中是成立的。本文發(fā)現(xiàn)該樣本網(wǎng)絡(luò)的入度分布服從冪率分布形成了一個無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)；出度分布服從指數(shù)分布形成了一個E R 隨機圖。在新浪微博與T w i t t e r 的比較中發(fā)現(xiàn)新浪微博的網(wǎng)絡(luò)密度和節(jié)點重要性控制都不J ／l l T w i t t e r 。在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)魯棒性方面，通常的研究方法是針對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)構(gòu)上的隨機故

6、障與蓄意攻擊的模擬，此外，本文還進(jìn)行了一種更符合實際情況的蓄意性隨機攻擊模擬。蓄意性隨機攻擊模擬要求在進(jìn)行攻擊時，依概率損毀重要節(jié)點，改變節(jié)點狀態(tài)，使之成為普通節(jié)點，對普通節(jié)點則直接進(jìn)行刪除。蓄意性隨機攻擊更適合新浪微博網(wǎng)絡(luò)中用戶遭受攻擊侯的實際情況。模擬最終發(fā)現(xiàn)新浪微博網(wǎng)絡(luò)具有出人意料的魯棒性。在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的用戶群體發(fā)現(xiàn)方面，本文介紹了社團(tuán)結(jié)構(gòu)的定義以及劃分社團(tuán)結(jié)構(gòu)的兩種方法——譜系聚類算法以及G N 算法。本文采用譜系聚類方法進(jìn)行了節(jié)