基于主題及核心人物的郵件網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究.pdf

1、社會網(wǎng)絡是由一些個人或組織以及它們之間的聯(lián)系所構(gòu)成的集合,通過對社會網(wǎng)絡的理論研究,嘗試挖掘隱藏在表面關系之下的隱性關系,可進行電子商務,信息推薦等有益的應用。電子郵件,作為社會網(wǎng)絡中的重要組成部分,已經(jīng)成為相互協(xié)作與知識交流的有力平臺。它遍及商業(yè),社會和技術交流領域,與社會網(wǎng)絡研究領域高度相關。然而,當我們面對從電子郵件列表中收集來的大量電子郵件,如何從復雜的鏈接中精確快速的發(fā)現(xiàn)社區(qū)并查找每個社區(qū)的主題及核心人物存在很大的難度和挑戰(zhàn)。

2、
　　 本文以電子郵件為對象,在研究了社會網(wǎng)絡中表現(xiàn)出來的各種特性如中心性,小社區(qū)穩(wěn)定性,小世界性質(zhì)等特征后,提出了一種郵件網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)的解決方案。該方案首先通過構(gòu)建郵件網(wǎng)絡的賦權有向網(wǎng)絡圖,并在基于貪心算法的圖聚類基礎上,根據(jù)圖中節(jié)點的密度變化確定核心節(jié)點,再通過核心節(jié)點構(gòu)成的強連通子圖確定郵件網(wǎng)絡社區(qū)劃分的最初個數(shù)及初始社區(qū)中心點,最后基于郵箱通信行為特征的相似度,并通過社區(qū)中心動態(tài)調(diào)整的方法將非核心節(jié)點劃分至所屬社區(qū)。在劃

3、分的過程中,還考慮到了重疊社區(qū)的情況。在詳細分析了郵件網(wǎng)絡鏈接與web鏈接的相似性之后,提出采取PageRank算法查找每個社區(qū)核心人物的嘗試,實驗證明,通過PageRank算法查找社區(qū)核心人物比使用傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計量上的分析更為準確。
　　 如何對所發(fā)現(xiàn)的社區(qū)進行評價與解釋,也是社區(qū)網(wǎng)絡研究中的一個重要問題。本文在給出了基于模塊度,社區(qū)密度及社區(qū)有效直徑等客觀上的評價之后,還提出通過提取每個社區(qū)核心人物郵件通信的內(nèi)容,采取統(tǒng)計的