本文關(guān)鍵詞： 社會網(wǎng)絡(luò)分析 事件檢測 鏈路預(yù)測 網(wǎng)絡(luò)演化分析 網(wǎng)絡(luò)波動性分析　出處：《軟件學(xué)報》2015年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)演化分析與事件檢測,是當(dāng)前社會網(wǎng)絡(luò)研究的熱點和難點.現(xiàn)有的研究工作主要是針對網(wǎng)絡(luò)提出不同的模型,并用網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)對仿真結(jié)果進行評價.這些方法存在如下問題:(1)每種方法僅針對特定網(wǎng)絡(luò),通用性不高;(2)特征指標(biāo)多種多樣,不同模型的表現(xiàn)情況缺乏統(tǒng)一的評價標(biāo)準(zhǔn);(3)未考慮網(wǎng)絡(luò)演化的時間特性,難以描述網(wǎng)絡(luò)演化的波動性,無法檢測事件.針對上述問題,提出一種基于鏈路預(yù)測的社會網(wǎng)絡(luò)事件檢測方法 Link Event(由相似性計算算法Sim C和事件檢測算法Event D組成),它可以對不同網(wǎng)絡(luò)的波動性進行統(tǒng)一評價,并依此建立事件檢測模型.主要工作包括:(1)證明了鏈路預(yù)測可以反映網(wǎng)絡(luò)演化機制,相同機制下的模型演化法和鏈路預(yù)測在分析網(wǎng)絡(luò)演化上具有內(nèi)在的一致性;(2)基于鏈路預(yù)測,提出一種網(wǎng)絡(luò)相似性計算算法Sim C(similar computing),并在考慮微觀因素的基礎(chǔ)上進行改進;(3)利用相似性計算結(jié)果,提出一種事件檢測算法Event D(event detecting)檢測出新事件.在不同特征的網(wǎng)絡(luò)上進行實驗,結(jié)果表明:所提出的Link Event方法能夠較好地解決網(wǎng)絡(luò)演化波動性問題,實現(xiàn)事件檢測;同時也證明了利用鏈路預(yù)測技術(shù)進行網(wǎng)絡(luò)演化分析的可行性以及相似性計算和事件檢測算法的有效性.
[Abstract]:Network evolution analysis and event detection are the hot and difficult points in the current social network research. The existing research work is mainly to propose different models for the network. The simulation results are evaluated with the network characteristic index. These methods have the following problem: 1) each method is only for a specific network, so it is not universal. (2) the characteristic indexes are various, and the performance of different models is lack of uniform evaluation criteria; It is difficult to describe the volatility of network evolution and detect events without considering the time characteristics of network evolution. A social network event detection method based on link prediction (Link event) is proposed, which consists of similarity calculation algorithm (Sim C) and event detection algorithm (Event D). It can uniformly evaluate the volatility of different networks and establish an event detection model. The main work includes: 1) it proves that link prediction can reflect the evolution mechanism of the network. The model evolution method and link prediction under the same mechanism have inherent consistency in analyzing network evolution. (2) based on link prediction, a network similarity calculation algorithm, Sim similar computing algorithm, is proposed and improved on the basis of considering microcosmic factors. 3) based on the similarity calculation results, a new event detection algorithm, Event event detection algorithm, is proposed to detect new events. Experiments are carried out on networks with different features. The results show that the proposed Link Event method can solve the problem of network evolution volatility and realize event detection. At the same time, the feasibility of using link prediction technology to analyze network evolution and the effectiveness of similarity calculation and event detection algorithms are also proved.
【作者單位】： 武漢大學(xué)計算機學(xué)院;軟件工程國家重點實驗室(武漢大學(xué));
【基金】：國家自然科學(xué)基金(70901060,61471274) 湖北省自然科學(xué)基金(2011CDB461) 軟件工程國家重點實驗室(武漢大學(xué))開放基金(SKLSE 2010-08-15) 武漢市科技局青年晨光計劃(201150431101) 武漢市科技重大計劃項目(2015010101010023)
【分類號】：TP393.02
【正文快照】： 社會網(wǎng)絡(luò)是不斷發(fā)展變化的,網(wǎng)絡(luò)演化分析與事件檢測是社會網(wǎng)絡(luò)分析的重要組成部分.網(wǎng)絡(luò)演化分析是指通過跟蹤網(wǎng)絡(luò)不同階段的特征變化來描述其演化規(guī)律,進而分析網(wǎng)絡(luò)增長、傳播等行為,預(yù)測未來結(jié)構(gòu),甚至加以人為干預(yù),以得到預(yù)期結(jié)果.網(wǎng)絡(luò)演化分析技術(shù)已經(jīng)隨著社交網(wǎng)絡(luò)的爆炸式

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1473416