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基于多模态粒子群优化的社会网络分析研究

闫兆法  
【摘要】: 随着信息网络技术的普及,知识经济时代的到来,社会网络分析的重要性越来越明显;目前,网络用户并不仅仅满足于浏览信息,而是对Internet所提供的信息和服务提出了更高的要求,为了解决众多用户所构成的社会网络,并且能够更好的对其进行社会网络分析,发现用户的兴趣以及根据用户间的相似性,为用户提供更好的个性化服务。在本文中提出了一种多模态粒子群优化算法,来解决这样的社区发现问题。 社会网络分析是一个复杂的问题,我们可以利用数学理论将其转化成多模问题,来对它进行优化;针对当前多数只能求解单模优化问题的局限,而现实世界中多模态函数的广泛应用,本文提出了一种解决多模态函数优化的自动小生境粒子群优化算法,利用当前比较流行的小生境技术,在不用预先设定任何参数的情况下,在成功率和计算次数方面充分显示出了良好的性能,并且具有更高的成功率和更低的计算量。进一步将此算法应用到社会网络分析当中,来解决社区发现问题,提出了一种基于多模态粒子群的自适应社区发现方法。利用Newman提出的模块度作为适应度函数,在优化过程中自动获取社区数目,在Karate、Dolphins、American College Football网络上的实验表明,本文所提出的算法能够有效的进行社区预测,并且获得了较高的预测精度。 在社会网络分析中,用户则构成了网络中的每一个节点,我们根据用户活动或注册信息构造的社会网络进行分析,本文正是以此来进行理论研究和实际应用;最后提出了一个基于社区发现的科技论文个性化服务系统平台体系结构,基于当前网络对于社区用户相联系的需求,通过收集用户对相关文献评论信息和网站数据交互,找出用户之间的相似性,将本文提出的算法有效的应用于系统当中,通过具体的实践,该系统充分显示出以用户为中心的理念,在一定程度上满足了用户的个性化需求,也为下一步的个性化服务发展奠定了良好的基础。


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