Email社會網(wǎng)絡的社群挖掘和分析算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，Email已日益成為人類日常生活中必不可少的通信方式之一。人們之間的Email通信產(chǎn)生了大量的通信數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中挖掘出人類社會的社群結(jié)構并且分析社會成員在社群的重要程度已成為一個重要的研究課題，對該課題的研究和探索可以應用于犯罪網(wǎng)絡挖掘、欺詐團伙檢測等領域，對于執(zhí)法機關打擊恐怖犯罪活動和提高執(zhí)法效率具有重大的意義。 本文首先介紹了廣義的社群概念和傳統(tǒng)社會學中凝聚子群的概念，之后提出了基于連接特性的社群定

2、義。在此基礎上，設計了基于連接特性的Email社會網(wǎng)絡社群挖掘算法，可以比較完整準確的挖掘出社群成員。在分析社群成員在社群中重要程度的問題上，分別介紹了基于社會網(wǎng)絡中心性指標的社群核心挖掘模型和基于Page Rank思想的社群成員重要程度評價模型，可以比較客觀的評價社群成員在社群中的重要地位。 Enron Email數(shù)據(jù)集是一個被廣泛用于社會網(wǎng)絡分析研究的Email通信數(shù)據(jù)集。本文針對該數(shù)據(jù)集，采用本文所提出的數(shù)學模型和算法進