检索结果-内蒙古大学图书馆

电子科技大学学报 2014年第5期43卷 724-729页

作者：刘瑶王瑞锦刘峤秦志光电子科技大学计算机科学与工程学院成都610054

真实社会网络如邮件、科学合作、对等网络等均可以用图进行建模。近年来,基于图的社团挖掘吸引了人们越来越多的研究兴趣,它不仅可以帮助识别网络的整体结构,还可以发现社团演变的隐藏规律。尽管使用静态图进行社团挖掘已经被广泛采用,... 详细信息

真实社会网络如邮件、科学合作、对等网络等均可以用图进行建模。近年来,基于图的社团挖掘吸引了人们越来越多的研究兴趣,它不仅可以帮助识别网络的整体结构,还可以发现社团演变的隐藏规律。尽管使用静态图进行社团挖掘已经被广泛采用,但基于动态图的研究还比较少。通过使用时间序列,对动态图上的社团挖掘包括社团检测与分析进行研究,提出了一个新的动态社团结构检测模型,并采用真实网络数据集进行了实验。实验结果显示该模型在社团结构发现的有效性和效率性方面均有着良好的表现。

关键词：社团检测动态图动态社会网络模块度时间序列

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动态社会网络数据发布隐私保护方法

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计算机科学与探索 2019年第9期13卷 1441-1458页

作者：董祥祥高昂梁英毕晓迪中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100190 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190

社会网络数据发布具有动态性与不安全性,为避免使用不同时刻的社会网络数据进行关联攻击,兼顾节点属性多样性,提出了一种动态社会网络数据发布隐私保护方法。首先,根据匿名规则进行节点聚类,求解当前时刻的匿名图,保证同一个匿名集中节... 详细信息

社会网络数据发布具有动态性与不安全性,为避免使用不同时刻的社会网络数据进行关联攻击,兼顾节点属性多样性,提出了一种动态社会网络数据发布隐私保护方法。首先,根据匿名规则进行节点聚类,求解当前时刻的匿名图,保证同一个匿名集中节点属性多样性最大的前提下,数据发布后的节点属性与边的泄露概率均小于1/k。然后,生成相邻时刻数据关系图的差集,结合当前时刻的匿名图,删除前序时刻不存在的节点与边,逆向更新已发布数据,保证不同时刻下的匿名图具有相似的图结构,抵御关联攻击。最后,采用新浪微博数据和邮件往来数据进行实验验证,对所提方法的安全性和可用性进行评估。实验结果表明所提方法兼顾了用户数据隐私保护和数据可用性的个性化需求。

关键词：动态社会网络隐私保护匿名规则 K-匿名数据发布

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基于数据爬虫与动态社会网络的公众环保行为演化研究

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系统工程理论与实践 2020年第1期40卷 219-229页

作者：郑君君程翼马刚邵聪武汉大学经济与管理学院武汉430072

本文运用数据爬虫技术与社会网络分析方法对一个豆瓣公众环境保护小组的信息交互及相应的动态社会网络演化过程进行刻画,并在基于计划行为理论的绿色出行行为意愿模型的基础上:对嵌入在动态社会网络中的公众环保行为演化规律进行了研究... 详细信息

本文运用数据爬虫技术与社会网络分析方法对一个豆瓣公众环境保护小组的信息交互及相应的动态社会网络演化过程进行刻画,并在基于计划行为理论的绿色出行行为意愿模型的基础上:对嵌入在动态社会网络中的公众环保行为演化规律进行了研究.结果表明:在公众环境保护小组的社会网络形成过程中,社会网络的拓扑结构由最初的小世界网络特征迅速演变成为无标度网络特征;降低社会网络中行为主体的信息交互阈值、公众环保信息的差异程度、行为主体的易受影响程度将有利于公众环保豆瓣小组社会网络中信息的有效传播,行为主体对于公众环保信息的掌握与认知将能演化达到更加理想的状态,也将有利于促进公众环保行为的推广.

关键词：公众环保行为动态社会网络数据爬虫 Hegselmann-Krause模型(HK)

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基于亲和传播的动态社会网络影响力扩散模型

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通信学报 2016年第10期37卷 40-47页

作者：陈云芳夏涛张伟李晋南京邮电大学计算机学院江苏南京210003 中国电信济宁分公司山东济宁272000 北京信息科技大学公共管理与传媒学院北京100192

影响力最大化模型研究是近来社会网络的一个热点问题,然而传统的独立级联模型以静态网络中为基础,且激活概率一般设定为固定值。提出一种加入衰减因数的动态社会网络影响力扩散模型—DDIC模型,其采用亲和传播来计算节点之间的激活概率,... 详细信息

影响力最大化模型研究是近来社会网络的一个热点问题,然而传统的独立级联模型以静态网络中为基础,且激活概率一般设定为固定值。提出一种加入衰减因数的动态社会网络影响力扩散模型—DDIC模型,其采用亲和传播来计算节点之间的激活概率,依据时间片对社会网络进行动态切分,使激活概率在不同时间片中实现了有效关联。实验结果表明DDIC模型中种子节点有更多机会激活它的邻居节点,且采用亲和传播计算出的影响力值能更准确地体现DDIC模型的传播过程。

关键词：动态社会网络影响力扩散亲和传播

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基于HMM的动态社会网络社团发现算法

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计算机研究与发展 2017年第11期54卷 2611-2619页

作者：伊鹏周桥门浩崧国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450001 中华人民共和国科学技术部信息中心北京100000

随着互联网的不断发展,大多数社会网络已逐渐显示出动态特性,动态社会网络社团分析对理解现实生活中社会网络结构和功能具有非常重要的意义.针对动态社会网络中的社团发现问题,提出一种基于隐Markov模型(hidden Markov model,HMM)的HMM... 详细信息

随着互联网的不断发展,大多数社会网络已逐渐显示出动态特性,动态社会网络社团分析对理解现实生活中社会网络结构和功能具有非常重要的意义.针对动态社会网络中的社团发现问题,提出一种基于隐Markov模型(hidden Markov model,HMM)的HMM_DC算法.该算法考虑到社会网络的动态特性,结合历史信息,将社团发现转化为求解隐马尔可夫模型中的最优状态序列问题,将网络中的社团结构和节点信息分别采用状态链和观察链表示,在无须指定额外参数的情况下实现动态网络的社团结构发现.最后,利用该算法和其他算法对VAST数据集、ENRON数据集和Facebook social network数据集进行实验仿真.仿真结果表明:该算法能够快速、准确地发现真实动态网络中的社团,其模块度Q值和互信息NMI值有很大提升.

关键词：动态社会网络隐Markov模型最优状态序列社团结构社团发现

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动态社会网络隐私保护方法研究

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计算机应用研究 2012年第4期29卷 1434-1437页

作者：张晓琳李玉峰王颖内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010

针对动态社会网络数据多重发布中用户的隐私信息泄露问题,结合攻击者基于背景知识的结构化攻击,提出了一种动态社会网络隐私保护方法。该方法首先在每次发布时采用k-同构算法把原始图有效划分为k个同构子图,并最小化匿名成本;然后对节... 详细信息

针对动态社会网络数据多重发布中用户的隐私信息泄露问题,结合攻击者基于背景知识的结构化攻击,提出了一种动态社会网络隐私保护方法。该方法首先在每次发布时采用k-同构算法把原始图有效划分为k个同构子图,并最小化匿名成本;然后对节点ID泛化,阻止节点增加或删除时攻击者结合多重发布间的关联识别用户的隐私信息。通过数据集实验证实,提出的方法有较高的匿名质量和较低的信息损失,能有效保护动态社会网络中用户的隐私。

关键词：动态社会网络隐私保护图同构泛化

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增量的动态社会网络匿名化技术

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计算机研究与发展 2016年第6期53卷 1352-1364页

作者：郭彩华王斌朱怀杰杨晓春东北大学信息科学与工程学院沈阳110004

随着社会网络的快速发展和普及,如何保护社会网络中的敏感信息已成为当前数据隐私保护研究领域的热点问题.对此,近年来出现了多种社会网络匿名化技术.现有的匿名技术大多把社会网络抽象成简单图,然而实际生活中存在大量增量变化的社会网... 详细信息

随着社会网络的快速发展和普及,如何保护社会网络中的敏感信息已成为当前数据隐私保护研究领域的热点问题.对此,近年来出现了多种社会网络匿名化技术.现有的匿名技术大多把社会网络抽象成简单图,然而实际生活中存在大量增量变化的社会网络,例如email通信网络,简单图并不能很好地刻画这种增量变化,因此,将社会网络抽象成增量序列具有现实意义.同时,在实际生活中大部分网络是带有权重信息的,即很多社会网络以加权图的形式出现,加权图与简单图相比携带了更多社会网络中的信息,也会带来更多的隐私泄露.将增量的动态社会网络抽象成一个加权图的增量序列.为了匿名加权图增量序列,提出了加权图增量序列k-匿名隐私保护模型,并设计了基于权重链表的baseline匿名算法WLKA和基于超图的匿名算法HVKA来防止基于结点标签和权重链表的攻击.最后,通过在真实数据集上的大量测试,证明了WLKA算法能够保证加权图增量序列隐私保护的有效性,HVKA算法则在WLKA的基础上更好地保留了原图的结构性质并提高了权重信息的可用性,同时还降低了匿名过程的时间代价.

关键词：动态社会网络增量序列数据隐私权重链表超图信息损失

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动态社会网络可视化技术的研究与开发

动态社会网络可视化技术的研究与开发

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作者：冷彦南京工业大学

学位级别：硕士

对于社会网络(Social Network)的研究分析主要通过对其内部和各个社会角色以及相互关系的研究，了解社会网络是如何组成和发展的。可视化技术是研究社会网络的重要研究手段，它将社会网络数据转化为直观的图像，呈现在研究者面前。随着... 详细信息

对于社会网络(Social Network)的研究分析主要通过对其内部和各个社会角色以及相互关系的研究，了解社会网络是如何组成和发展的。可视化技术是研究社会网络的重要研究手段，它将社会网络数据转化为直观的图像，呈现在研究者面前。随着因特网和计算机技术的发展，动态社会网络大量涌现，所谓动态社会网络就是随时间变化的社会网络。在近期的研究中我们发现，用传统的静态可视化技术并不能很好的反映网络的变化过程，所以动态社会网络可视化研究也越来越受到关注。到目前为止，动态社会网络可视化的研究主要基于随时间变化的统计学图像和由每个时间点生成的一系列图像，前者缺乏全局性，只能用于观测某个属性值随时间的变化性，而后者虽然可以用于观测整个网络随时间的变化过程，但是它的可读性较差，由两个相邻时间点生成的图形缺乏连贯性。在对现有社会网络可视化软件的分析和比较之后，我们发现，现存的可视化工具对于静态网络具有较好的可视化效果，但对于动态社会网络可视化的效果却不是很好，主要是由于支持的数据格式单一，现有的工具基本上仅支持文本格式数据；生成的动态图像可读性较差，因为网络图像的生成具有随机性，同一个点在相邻图像中的位置不能确定。基于上述原因，我们开发了DYVT(Dynamic Visualization Tool)系统，对于现有的可视化技术进行了下列改进，使得其更加适用于动态社会网络的可视化：\n (1)支持多种数据格式的读取\n 在现实生活中，动态社会网络的数据存在于多种数据格式中，例如关系数据库或由现存可视化工具自定义的基于文本的格式。在系统中，我们实现了对于两种数据格式的支持：DB2关系数据库数据和net的文本数据。\n (2)改进现有的KK布局算法\n 由于网络图像的产生具有随机性，即使是同一组数据两次应用布局算法也会得到截然不同的图形。我们在系统中对于初始位置的选取进行了改进，有效的提高了图形产生的稳定性。\n (3)实现了两种动态社会网络的显示方法：幻灯片放映方式和全景动画方式幻灯片放映方式和全景动画方式是两种动态社会网络显示的方法，前者可以更方便的研究每一个时间窗口生成的图像；后者更加有利于网络发展趋势的把握。系统将这两种显示方式有机的结合在一起，为了使网络平滑的变化，我们在已有的时间窗口中插入了很多动态绘制小窗口，在动画显示方式中，在屏幕上显示的正是这一系列的小窗口，在幻灯片显示方式中显示的是每个时间窗口中的最后一个小窗口中的图像信息。\n 本文围绕着DYVT系统的研究和设计展开讨论，在绪论中主要论述了课题的发展情况，介绍课题的来源和背景，简单介绍论文的主要工作。在第二章中详细的对社会网络及动态社会网络的定义、种类和特征加以说明。\n 第三章重点论述可视化技术和社会网络可视化技术的发展，提出了动态社会网络可视化技术研究的一般流程，针对几种常用的图形布局算法进行详细介绍，并对现有的可视化工具进行分析和比较。\n 第四章着重介绍了动态社会网络数据的组成与存储。存储方式主要可以分为基于文本的和基于XML的形式。详细讨论了这两种方式并分析了他们各自的使用特性。\n 第五、六、七章重点论述了DYVT系统的设计与开发，这也是本文的重点所在。第五章通过进行需求分析，总结系统的主要功能，提出了系统的结构图，并对每一个模块的功能进行了详细的介绍。在第六章中详细介绍了上述每一个模块的实现过程，从系统确认和系统认证方面评价了DYVT系统。第七章是对全文作了总结，并为今后的工作提出一些要求和希望。

关键词：动态社会网络可视化技术算法改进 DYVT系统功能模块

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动态社会网络中的话题跟踪算法研究

动态社会网络中的话题跟踪算法研究

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作者：肖海岭华中科技大学

学位级别：硕士

动态社会网络流可以描述为网络结构和文本文档共同随时间变化并相互作用的结果。典型的例子如学术合作网络中作者发表的论文以及作者之间的合作关系都是不断变化的，另外如微博系统中用户生成的博文和用户之间关注和被关注关系也是随时... 详细信息

动态社会网络流可以描述为网络结构和文本文档共同随时间变化并相互作用的结果。典型的例子如学术合作网络中作者发表的论文以及作者之间的合作关系都是不断变化的，另外如微博系统中用户生成的博文和用户之间关注和被关注关系也是随时间变化的。动态社会网络分析的一个重要任务是如何发现并跟踪用户感兴趣的话题随时间的演化过程。目前有很多单独对网络结构流或者文本文档流的研究工作，但同时考虑两者以及他们之间相互影响的研究较少。本文融合文本文档和网络结构在时间轴上的变化，通过建立一个概率模型来完成跟踪用户感兴趣话题在社会网络中随时间演化的任务。在综合考虑了社会影响力，选择现象，用户历史兴趣以及文本语义因素的基础上提出了一个基于动态网络的话题跟踪模型（Dynamic network based Topic-TrackingModel，DTT）。用户在当前时刻对各个话题的兴趣度受到前一时刻用户本身兴趣度和其邻居兴趣度的影响，采用吉布斯随机场对这种社会影响现象进行建模。各个用户在各个话题上的兴趣度会影响用户之间的链接关系，采用类似社区影响链接关系的方法对这种社会网络中的选择现象建模。文档的生成由用户感兴趣的话题所决定，经典的话题模型可以刻画这个过程。为保证话题本身的延续性，模型中融入了当前话题对历史话题的依赖。基于以上考虑，形式化定义了动态社会网络中的话题跟踪问题，并提出了改进的期望最大化（Expectation Maximization，EM）算法对模型进行学习。在Arnetminer平台提供的一个学术合作网络数据集上进行实验。实验结果表明本文的话题跟踪模型具有良好的话题跟踪效果，较好的模型泛化性能，从不同的角度上表现优于已有方法。同时，从定性和定量两个方面衡量了模型所探测的话题的可解释性。

关键词：话题跟踪话题模型动态社会网络社会网络分析文本挖掘

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动态社会网络中实体识别与社团识别算法的研究

动态社会网络中实体识别与社团识别算法的研究

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作者：雷钰丽南京大学

学位级别：硕士

动态社会网络分析关注于随时间变化的社会交互的变化，开阔了社会网络分析的领域，具有很好的研究价值和应用意义。\n 本文主要基于现实场景出发，构建实体识别和社团识别的动态社会网络模型，研究基于此模型下的算法，论文的主要工... 详细信息

动态社会网络分析关注于随时间变化的社会交互的变化，开阔了社会网络分析的领域，具有很好的研究价值和应用意义。\n 本文主要基于现实场景出发，构建实体识别和社团识别的动态社会网络模型，研究基于此模型下的算法，论文的主要工作如下:\n 1)综述了动态社会网络分析的现状，以及当前最有代表性的三个动态社会网络分析算法;\n 2)针对实体识别问题，在现实电信数据网络中，本文利用实体的时间信息和位置信息，将传统的一维图模型扩展为二维图模型，提出了基于实体位置的链接动态社会网络模型及算法，并且给出了具体的实现过程，最后将该算法应用于真实的电信数据网络加以验证;\n 3)针对社团识别问题，本文根据社团的相似性和随着时间社团成员变更的不频繁性，结合社团结构优化算法，提出了基于Group的社团识别动态社会网络模型及算法，并且分步骤给出了具体的实现过程，最后将该算法分别应用于Southern Women经典数据集网络和真实电信数据网络中进行验证，并对其复杂性作出了分析。

关键词：动态社会网络实体识别算法社团结构交互机制工作原理

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