社交網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)聚集研究.pdf

1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，在線社交網(wǎng)絡(luò)作為一種重要的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，正逐漸深入人們社會(huì)生活的方方面面。社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶(hù)由于自身的交往范圍和興趣愛(ài)好而聚合形成群體（社區(qū)）結(jié)構(gòu)。社交網(wǎng)絡(luò)的變化、信息傳播與這種結(jié)構(gòu)關(guān)系密切。如何從網(wǎng)絡(luò)中找出社區(qū)結(jié)構(gòu)成為了近幾年社交網(wǎng)絡(luò)研究的熱點(diǎn)方向。本文研究了社交網(wǎng)絡(luò)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(lèi)兩個(gè)階段。首先為了定義網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)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(gè)多維空間中的單位向量，它的方向代表了節(jié)點(diǎn)一定范圍內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔?。在向量傳播階段中，節(jié)點(diǎn)與鄰居交換拓?fù)湫畔?，將自己的向量與鄰居的向量組合，最后計(jì)算出鄰接向量。通過(guò)鄰接向量?jī)?nèi)積定義了節(jié)點(diǎn)相似度，相似度越高的節(jié)點(diǎn)越可能在同一個(gè)社區(qū)中。在層次聚類(lèi)階段，迭代地選擇具有最大相似度的相鄰節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合并，并通過(guò)向量合并和降維過(guò)程保持向量能代表一個(gè)社區(qū)并維持較低的維數(shù)，最終提取出網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)。