加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者挖掘研究及其系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、近年來，隨著各種網(wǎng)絡(luò)和計算機科學(xué)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模呈指數(shù)級增長，在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)何種位置能夠獲益的想法已經(jīng)得到許多人的關(guān)注。個體或者團體中的中間人可以獲得豐富的信息并控制他們的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置的主體可以獲得豐厚的利益。作為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析的重要概念，結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者在獲取網(wǎng)絡(luò)有效信息方面起著關(guān)鍵的作用。結(jié)構(gòu)洞理論一經(jīng)提出，受到社會學(xué)、心理學(xué)、經(jīng)濟學(xué)等領(lǐng)域研究者們的重視和關(guān)注，并被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。
　　處在結(jié)構(gòu)洞位置上的

2、節(jié)點可以獲得累加且非重復(fù)的信息，因此找到結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者并加以利用，是非常有意義的。目前，研究者們對于結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者挖掘的研究主要側(cè)重于無權(quán)網(wǎng)絡(luò)，對加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的研究較少，在實際網(wǎng)絡(luò)中，邊的權(quán)重對網(wǎng)絡(luò)的性能有重要影響，邊的權(quán)重能更真實地反映網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特性。本文的主要工作包括兩個方面。一，以加權(quán)網(wǎng)絡(luò)為研究對象，將邊的權(quán)重引入網(wǎng)絡(luò)，提出一種基于加權(quán)中介中心性的結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者挖掘方法(W_BCHIS)，用以挖掘加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者。該方法首先利用社團

3、發(fā)現(xiàn)算法求出加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的社團，接著引入邊權(quán)改進中介中心性指標，以初始化節(jié)點的重要性，通過對節(jié)點的重要性和節(jié)點占據(jù)結(jié)構(gòu)洞的可能性不斷地迭代直到收斂以挖掘出結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者。最后，在公用數(shù)據(jù)和實例數(shù)據(jù)上驗證本文所提算法的有效性。二，本文設(shè)計并實現(xiàn)一個結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者挖掘系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要包括社團劃分模塊和結(jié)構(gòu)洞挖掘模塊，其中，社團劃分模塊實現(xiàn)了社團劃分算法，結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者挖掘模塊實現(xiàn)了本文提出的W_BCHIS算法、無權(quán)的HIS算法、無權(quán)的MaxD算法和加

4、權(quán)W_HIS等算法。同時，用戶可通過系統(tǒng)進行不同的社團劃分方法和結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者挖掘方法的實現(xiàn)對比分析。本文工作如下:
　　1.介紹結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者挖掘基本理論概念和相關(guān)算法。包括結(jié)構(gòu)洞的定義、度量指標及基本算法。
　　2.針對加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的問題研究，提出基于加權(quán)中介中心性的結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者獲取方法(W_ BCHIS)。本文以加權(quán)網(wǎng)絡(luò)為研究對象，將權(quán)重引入到中介中心性指標中，對現(xiàn)有的HIS算法進行改進，提出一種基于加權(quán)中介中心性的結(jié)構(gòu)洞占據(jù)