社交網(wǎng)絡中結(jié)構(gòu)洞檢測算法設計與實現(xiàn).pdf

1、社交網(wǎng)絡中連接多個不同社團的節(jié)點稱為結(jié)構(gòu)洞節(jié)點。部分已有的結(jié)構(gòu)洞檢測方法雖然可以檢測到結(jié)構(gòu)洞節(jié)點，但存在一些不足。比如，已有基于網(wǎng)絡拓撲的結(jié)構(gòu)洞檢測算法存在精確度低，時間復雜度高、可擴展性差的問題;在檢測結(jié)構(gòu)洞的過程中只考慮網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)而沒有考慮網(wǎng)絡動作日志的問題。為了高效準確的檢測社交網(wǎng)絡中的結(jié)構(gòu)洞節(jié)點，本文的主要研究內(nèi)容如下:
　　一、首先，本文提出了基于二步鄰居拓撲結(jié)構(gòu)的一種新結(jié)構(gòu)洞檢測方法。在傳統(tǒng)有效規(guī)模度量基礎上提出了新

2、的結(jié)構(gòu)洞度量E-Butt，利用節(jié)點與其二步鄰居構(gòu)成的拓撲關系來計算節(jié)點的有效規(guī)模，用該結(jié)果作為結(jié)構(gòu)洞節(jié)點重要性的評價指標，計算每個節(jié)點的結(jié)構(gòu)洞度量值。針對結(jié)構(gòu)洞度量E-Butt，提出并實現(xiàn)結(jié)構(gòu)洞檢測算法E-B算法。E-B算法每次模擬迭代將選中的結(jié)構(gòu)洞節(jié)點度量值置為零，下一次迭代只計算該節(jié)點二步鄰居的有效規(guī)模，大大降低了時間復雜度。對算法的正確性進行了證明，驗證了算法的時間效率，分析算法的精確度，并與存在的經(jīng)典結(jié)構(gòu)洞檢測算法進行對比。

3、r>　　二、其次，結(jié)構(gòu)洞占據(jù)者不僅具有控制優(yōu)勢，還有信息優(yōu)勢?；谶@種思想，本文提出了基于動作日志的結(jié)構(gòu)洞挖掘算法，主要分為三個步驟:1、在真實數(shù)據(jù)集上收集統(tǒng)計給定網(wǎng)絡的歷史動作日志記錄，采用關聯(lián)矩陣和動作日志聯(lián)合建模;2、在模型學習過程中，采用擴展的期望最大GEM算法。在真實數(shù)據(jù)集上迭代更新參數(shù)，直至收斂;通過執(zhí)行GEM算法，網(wǎng)絡中的每個節(jié)點獲得一對參數(shù)，該參數(shù)對分別表示節(jié)點在社團的積極參與得分和消極參與得分。3、根據(jù)參數(shù)對執(zhí)行Top