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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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文献类型

2 篇 学位论文

馆藏范围

2 篇 电子文献
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日期分布

学科分类号

2 篇 理学
- 2 篇 数学
1 篇 管理学
- 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

2 篇 社区发现
2 篇 代数连通性函数
2 篇 边中心性测度
1 篇 谱图理论
1 篇 社会网络
1 篇 信息传播机理
1 篇 拉普拉斯矩阵
1 篇 社会网络分析
1 篇 标注学习
1 篇 网络拓扑结构
1 篇 影响传播最大化

机构

1 篇 天津大学
1 篇 天津财经大学

作者

1 篇 张烁
1 篇 王双琳

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=代数连通性函数"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于代数连通性的社会网络影响传播最大化模型研究

基于代数连通性的社会网络影响传播最大化模型研究

引用

作者：王双琳天津财经大学

学位级别：硕士

针对社会网络的研究起源于人文社会科学领域,但随着社交网络和社会媒体等在线社会网络的大量涌现,人们传播信息、交流沟通方式都有了新的格局。由此产生的病毒式营销和口碑效应成为营销行业的研究焦点,在麦肯锡有关社会网络的研究报告... 详细信息

针对社会网络的研究起源于人文社会科学领域,但随着社交网络和社会媒体等在线社会网络的大量涌现,人们传播信息、交流沟通方式都有了新的格局。由此产生的病毒式营销和口碑效应成为营销行业的研究焦点,在麦肯锡有关社会网络的研究报告中显示,社交网络的出现改变了“消费者旅程”,使得借由在线社交网络能够监督、引导消费者行为,并能借由消费者本身对网络中的积极效应进行扩大化传播。Domingos和Richardson首先将这类问题归约为影响传播最大化问题,并引入到社会网络领域。针对社会网络影响传播最大化的研究中,主要存在两个方向：其一是寻找最有影响力的点,通常用于领袖发现、专家挖掘等；其二探讨如何实现影响传播最大化。即讨论如何正确选择初始传播对象,使得影响传播的范围最广。本文主要针对后者展开研究。社会网络中信息的传播是以人与人之间的关系为传播路径,以一系列传播者行为累加或群体贡献汇集的结果。因此,对扩散全貌的分析应当综合考虑社会网络的传播机制和结构特征。但现有的研究多是探讨具体应用场景(如微博)中的传播机制,对于用户间关系所形成的网络拓扑结构对传播的影响没有给予充分考虑。因此本文在充分考虑社会网络拓扑结构特征的基础上,提出了基于代数连通性的社会网络影响传播最大化模型,该模型的核心是以代数连通性为主要参量计算边的中心性,以此实现网络社区的快速划分；挖掘社区内区域影响力大的核心节点和度中心节点,并找到社区间的桥节点(也称连通点),从三者的合集中选择Top-K全局影响力最大的节点最为初始传播点集。本文的主要创新点在于：1.基于拓扑结构研究社会网络影响传播最大化问题,根据社区内外的节点角色属性构建种子节点集,再从种子节点集中选取全局最优解,通过降维达到了算法效率优化的目的。2.利用网络的次小特征向量性质(代数连通性),实现对桥节点的寻找,是对现有桥节点发现算法的补充。3.将社区思想和全局思想相结合,保证了算法效果的优化。实验结果显示, 本文所提模型与现有算法相比,在最终影响范围和运行时间上都更有优势。而且提供了对局部社区加强管控能力的可能性。

关键词：社会网络影响传播最大化网络拓扑结构信息传播机理社区发现代数连通性函数边中心性测度

来源：评论

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基于代数连通性的复杂网络社区发现模型研究

基于代数连通性的复杂网络社区发现模型研究

引用

作者：张烁天津大学

学位级别：硕士

在复杂网络分析中，社区发现是该领域的重要课题。如何快速有效地将复杂网络中的社区挖掘出来呈现给数据的使用者越来越受到研究者的重视。本文基于谱图理论中的代数连通性函数给出三个复杂网络社区发现模型。第一个是基于代数连通性的... 详细信息

在复杂网络分析中，社区发现是该领域的重要课题。如何快速有效地将复杂网络中的社区挖掘出来呈现给数据的使用者越来越受到研究者的重视。本文基于谱图理论中的代数连通性函数给出三个复杂网络社区发现模型。第一个是基于代数连通性的谱优化复杂网络社区发现模型。在复杂网络社区发现模型当中，Newman与Girvan的GN模型受到了领域内的广泛关注，但其时间复杂度高。在此基础上，基于代数连通性函数给出了一种合理的解决办法。代数连通性函数可用于测量网络的连通程度。为改善社区发现算法的时间复杂度，模型基于代数连通性提出了一种谱优化模型。该凸优化问题可由半正定规划求全局最优解，但其时间复杂度较高。模型采用贪婪策略优化方法，通过最小化网络连通性函数在候选边集中选择删除的边集。使该模型应用于中等规模网络中。第二个是基于代数连通性的快速复杂网络社区发现模型。随着互联网中虚拟社会网络的发展，处理大规模网络越来越受到人们的重视。Newman等人基于随机游走，最短路径和总有效阻抗提出了边中心性(Edge betweenness)的概念。本模型首次基于代数连通性函数提出边中心性测度，有效降低该测度计算的时间复杂度，从而设计出线性的复杂网络社区发现算法。当社区混合度不高时，模型准确地识别社区，但当社区混合度升高时算法准确度下降较快。第三个是基于代数连通性的自动标注社会网络社区发现模型，本模型分为分割步骤和标注步骤。本模型根据社会网络的节点特性将中心节点删除，有效降低社区间的混合程度，同时由于社区内的庞大节点集，社区依然紧密地聚集在一起。分割步骤结束后，根据已标注节点信息去标注未标注节点，并更新已标注节点，得到社区结果。本文采用常用的LRF benchmark生成的虚拟复杂网络和真实网络对本文提到的模型进行评价。结果表明基于代数连通性的谱优化复杂网络社区发现模型有效降低了GN算法的迭代次数，一定程度上降低其时间复杂度，并有效保持其分割效果。基于代数连通性的快速复杂网络社区发现模型是当今最快的社区发现模型之一，在社区混合度不高的复杂网络中准确率高于同类快速社区发现模型。这三个模型在真实的复杂网络中均显示出较好的性能。

关键词：社会网络分析社区发现谱图理论代数连通性函数标注学习拉普拉斯矩阵边中心性测度

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