社交網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)分析及算法研究.pdf

1、隨著Web2.0技術(shù)的成熟，社交網(wǎng)絡(luò)已成為人們溝通交流、傳播信息的重要手段，在人們?nèi)粘Ｉ钪邪l(fā)揮著越來越重要的作用。社交網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)的虛擬網(wǎng)絡(luò)不同，它是現(xiàn)實社會活動的在線拓展，是在真實人際關(guān)系基礎(chǔ)上建立的網(wǎng)絡(luò)平臺，具有人際關(guān)系的一些特征，研究社交網(wǎng)絡(luò)的演化機制和發(fā)展特征具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。
　　 論文以社交網(wǎng)絡(luò)為研究對象，以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ)，根據(jù)采集的科學(xué)網(wǎng)博客數(shù)據(jù)，對社交網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)進行了深入的分析和研究，提出了基

2、于集散節(jié)點的社區(qū)識別算法和基于社區(qū)的鏈路預(yù)測算法，并通過實驗對算法進行驗證。本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點包括:
　　 1、社交網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)分析及實證研究。利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論和方法，對從科學(xué)網(wǎng)博客采集的數(shù)據(jù)進行分析研究，驗證了科學(xué)網(wǎng)博客作為在線社交網(wǎng)絡(luò)，同樣也具有無尺度屬性和小世界屬性。分析了由于該網(wǎng)絡(luò)中存在相對較多的集散節(jié)點，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的度分布函數(shù)冪指數(shù)小于正常范圍。并通過逐步刪除高連接度節(jié)點，觀察網(wǎng)絡(luò)破碎程度，分析了集散節(jié)點在維持

3、社交網(wǎng)絡(luò)鏈接中的重要性。
　　 2、針對社交網(wǎng)絡(luò)中的無尺度屬性，提出了基于集散節(jié)點的社區(qū)識別算法。通過選擇中心節(jié)點、合并中心節(jié)點和對非中心節(jié)點聚類，進行社區(qū)識別。分析了算法中的一些關(guān)鍵問題，并進行了實驗驗證，結(jié)果表明該算法能有效地提高社區(qū)識別的準確性。
　　 3、在社區(qū)識別的基礎(chǔ)上，提出了新的鏈路預(yù)測算法。算法中首先使用社區(qū)識別方法將整個網(wǎng)絡(luò)分成多個社區(qū)，然后在每個社區(qū)內(nèi)部計算局部節(jié)點的相似度，最后選出相似度高的節(jié)點對作