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《战略支援部队信息工程大学》 2018年
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社会网络结构划分关键技术研究

王魁  
【摘要】:随着信息技术的发展,多种多样的社会网络已经对人们生活产生了深刻的影响。现实世界中社会网络的数据量庞大,种类繁多,蕴藏了大量的信息,如何挖掘社会网络中有价值的信息成为人们关注的热点问题。社会网络结构划分作为挖掘和认识社会网络基本结构的重要方法,一直备受关注。当前,社会网络结构划分已经有了大量的相关研究,但仍然存在一些问题:1、关键节点在网络层次结构中的作用不明确,忽略了层次结构与社团结构之间的联系。2、社会网络中的节点和连接具有多样化的特征,不同类型的节点具有不同的连接偏好,如何在层次划分的基础上对网络结构做出更精确的划分也是人们亟待解决的重要问题。3、社会网络中除了拓扑信息,通常拥有大量的标签,因此如何结合节点已有的标签信息对网络做出更合理的结构划分还需要更进一步的分析。针对上述问题,本文开展社会网络结构划分方法研究,主要工作如下:1.提出了一种基于关键节点删除的社会网络层次结构分析方法,首先设计一种快速的节点介数计算方法挖掘网络中的关键节点,其次利用关键节点迭代删除法使网络分解,将分解过程中的关键节点作为网络的高层节点,分解出的连通分支作为网络中的社团结构,然后将高层节点与社团在邻接矩阵中的重排序对网络中的层次结构划分进行可视化,得出社会网络的层次结构模型。最后经过实验验证,关键节点删除方法能对大部分社会网络做出具有现实意义的层次结构划分。2.提出了一种基于最小描述长度原则的多样化网络结构划分方法,首先建立了一种兼具层次性与多样性结构特征的网络模型,其次基于最小描述长度原则用模型描述网络得到更小的网络描述长度,先对网络进行层次划分,然后对底层网络中的节点按照向网络描述长度最小的方向进行分解与合并,将使描述长度最小时的模型作为网络的最优划分。最后经过实验验证,基于最小描述长度原则的多样化网络结构分析方法能对社会网络结构做出更精确的层次化与多样化结构划分。3.提出了一种基于属性信息熵的标签网络结构分析方法,首先在标签网络的基础上提出一种融合标签信息熵和结构信息熵的标签网络信息熵计算方法,其次根据网络的拓扑对网络进行初始划分,然后对划分出的子图进行属性标注,计算标签网络的信息熵,将属性不同的节点合并到相邻的属性相同的子图,描述长度减少则合并成立,直到描述长度不再变化时得到标签网络的最终结构划分。最后经过实验验证,基于属性信息熵的标签网络结构分析方法能利用节点的标签信息对网络的结构划分做出进一步的优化,同时对网络结构做出相应的标注。
【学位授予单位】:战略支援部队信息工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP393.09

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