社區(qū)框架與隱藏社區(qū)的挖掘.pdf

1、隨著信息化的發(fā)展，社會網(wǎng)絡(luò)在人們的日常生活中扮演著越來越重要的角色，社會網(wǎng)絡(luò)分析不僅僅受到了社會學(xué)家的重視，也受到了其他領(lǐng)域?qū)W者們的熱捧。社會網(wǎng)絡(luò)由參與者以及參與者之間的聯(lián)系構(gòu)成，其中參與者通常會出現(xiàn)聚簇現(xiàn)象，我們將這些簇稱之為社區(qū)，同一個(gè)社區(qū)內(nèi)部參與者具有相似的屬性且聯(lián)系緊密，不同社區(qū)之間聯(lián)系稀疏且其屬性各異。社會網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)結(jié)構(gòu)的研究具有重要的理論指導(dǎo)意義和實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值，它不僅有利于了解整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的功能結(jié)構(gòu)，掌握其內(nèi)部規(guī)律，預(yù)測其發(fā)展方

2、向;也在電子商務(wù)、計(jì)算機(jī)病毒傳播控制等方面起到了重要作用。
　　經(jīng)過多年發(fā)展，大量的社區(qū)挖掘策略被提出，通過研究學(xué)習(xí)我們發(fā)現(xiàn)這些策略有很多不足之處:社區(qū)挖掘時(shí)間復(fù)雜度過高、缺少與用戶交互以及不能有效的針對不完整社會網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)挖掘，為此本文做了下面三方面的工作。
　　1.為解決現(xiàn)存社區(qū)挖掘策略時(shí)間復(fù)雜度過高、缺少與用戶交互等問題。本文討論了社會網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中心度、度的冪律分布等特性，提出了“關(guān)鍵子網(wǎng)絡(luò)”和“社區(qū)框架”的概念，設(shè)計(jì)

3、了社區(qū)框架挖掘算法(Mine the Community Framework，MCF)和社區(qū)框架鉆取算法(Drill Down the Community Framework，DCF)，其中MCF算法用于挖掘社會網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)框架，DCF用于對社區(qū)框架進(jìn)行鉆取，從不同粒度展現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu);
　　2.為解決現(xiàn)存社區(qū)挖掘算法不能有效處理不完整社會網(wǎng)絡(luò)的問題，討論了社會網(wǎng)絡(luò)的傳遞性以及節(jié)點(diǎn)屬性相似度，提出了補(bǔ)償矩陣的概念，設(shè)計(jì)了構(gòu)建相對