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《南京航空航天大学》 2017年
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微博在线社会网络结构与用户影响力研究

张霞  
【摘要】:随着信息技术的进步,在线社会网络得到快速发展。不同于传统的社会关系网络,在线社会网络具有鲜明的开放性、匿名性、跨地域性、高度交互性和复杂性等特征。通过对在线社会网络结构及其用户影响力的研究,帮助管理机构了解虚拟在线社会网络中存在的用户群体,自动识别网络中影响力大的用户,为政府和商家提供及时的、可靠的、有价值的信息。本文主要基于微博在线社会网络展开,层次递进地讨论了在线社会网络的四个问题:分析新浪微博社会网络结构及其特性、全局的社区划分算法和局部的社区抽取算法,以及某个社区内部微博用户的影响力评价。其主要工作与创新点如下:(1)新浪微博是最流行的在线社会网络之一,依据新浪微博构造的在线社会网络是否也有一定的结构,且符合在线社会网络的一般特性呢?以网络爬虫获取得到的新浪微博数据为载体,提取新浪微博用户之间的交互关系构造出关注网、粉丝网和整体网三种网络,并探讨这三种网络的社区特性。(2)在线社会网络中存在很多团体组织,由于网络规模的巨大、结构复杂、变化迅速,不可能通过人工方法去跟踪这些组织。现有的社区划分算法很多,如何结合现有社区划分算法提炼出更接近现实的社区划分结果?通过分析现有社区划分算法的不同特性,基于博弈理论提出了结合FNCA算法和LPA算法优势的混合算法,实验表明,本文提出的混合算法的划分结果更接近现实或更有利于理解社区成员之间的关系。(3)社区划分算法一般要求以整个图的拓扑结构作为输入,然而,因为万维网规模巨大等原因,几乎不可能下载整个网络的拓扑结构。作为普通用户,未必需要对整个网络进行全局上的划分,所感兴趣的很可能只是已知的一小部分子图的社区状态,比如想知道社会网络中某个人所在的社区,即如何求解某指定用户所在的社区?在分析已有的三种经典局部社区质量评估函数的基础上,同时考虑了社区内外部用户节点的连接密度,提出了一种基于新的社区质量评估函数的局部社区抽取算法,避免了已有算法对起始点选取敏感的问题。实验表明,相比于已有的三种算法,本文的算法比在不同的数据集中性能更稳定。(4)在类似微博这样的在线社会网络中,社区内部每个用户的影响力是不同的,如何更准确地评价用户的影响力?通过分析新浪微博用户的行为模式,提出了一种借鉴电磁场领域知识来分析微博用户影响力的方法。该方法在定义了微博源和微博通量的基础上,给出了微博通量密度这个新的影响力评价指标。实验表明,该指标对评估新浪微博平台中博主的影响力是有效的、可靠的。
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP393.092

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