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加权社会网络社团发现与节点角色研究

丁秀红  
【摘要】:社会网络是表述社会行动者之间关系的基础范式之一。近年来,由于社会网络的结构越来越复杂,所以通常使用复杂系统来对社会网络进行建模研究。社团结构是社会网络继小世界特性和无标度特性之后的又一个重大特性,对社团结构的研究有助于了解网络的结构。但是,现有的社团发现算法大多关注网络的拓扑结构,对于具有重要实际意义的权重信息则研究较少。本文首先使用CPM算法对几个真实数据集进行社团发现,发现CPM算法识别出的社团内部连接高度密集,可以将该社团结果看作社团的核心架构,通过对核心架构进行处理得到网络的核心社团,然后结合核心边缘理论和两级传播理论分别对无权网络和加权网络提出基于核心边缘理论的社团发现算法。并结合真实数据集分别对无权网络和加权网络与其他算法进行对比分析。实验结果表明,该算法能够较为有效的对网络进行社团划分。由于网络本身的复杂性,网络中的节点大多扮演不同的角色,而最能引起人们关注的便是处于网络核心位置的核心点和起到传输信息作用的桥点。对这些重要节点进行挖掘并分析具有非常重要的实际意义。本文认为,由于核心点的核心地位,其应出现在核心社团中,在此基础上提出基于核心社团的核心点识别算法;由于桥点的信息中枢作用,桥点必然存在于社团的边缘,为核心社团的之间的节点进行信息传播,基于这个理论,提出基于核心社团的桥点识别算法。结合5个真实的无权网络和加权网络进行分析,并与其他算法进行对比分析。分析结果表明,所提节点角色识别方法较为有效。


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