發(fā)布時間：2020-05-21 00:48

【摘要】：圖論以圖為研究對象,是研究現(xiàn)實各類網(wǎng)絡(luò)最常用的建模語言和分析工具。用圖論研究網(wǎng)絡(luò)問題,可簡化研究的復(fù)雜程度。社交網(wǎng)絡(luò)是人們現(xiàn)實世界社交活動在網(wǎng)絡(luò)的延伸。同現(xiàn)實世界相似,社交網(wǎng)絡(luò)處于中心性地位的核心人物,基于威望、信任與活躍度等因素,仍然對信息的局部輻射起著重要作用,而處于社交網(wǎng)絡(luò)區(qū)域之間的連通性關(guān)鍵人物,基于位置關(guān)系,則對信息在網(wǎng)絡(luò)全局之間的穿透有著不可低估的力量。論文立足于社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播選擇誰作為主節(jié)點進(jìn)行傳播及推薦什么樣的信息進(jìn)行傳播的問題,以社交網(wǎng)絡(luò)中這兩類關(guān)鍵節(jié)點的挖掘及信息推薦技術(shù)為研究內(nèi)容,目的是更好地進(jìn)行輿論引導(dǎo)與控制,同時更有效地為用戶提供信息服務(wù)。論文的主要研究工作及成果包括:(1)提出了基于層次性過濾的關(guān)鍵節(jié)點挖掘方法,在降低挖掘算法計算規(guī)模的同時,能保證挖掘質(zhì)量。層次性過濾以層次性指標(biāo)代替單一指標(biāo)體系為前提。論文對中心性節(jié)點的評價采用的是度和聚集系數(shù)。度和聚集系數(shù)相結(jié)合,不僅能過濾節(jié)點計算量,相比較常用的單一指標(biāo)聚集系數(shù),有一定度保證,且聚集系數(shù)較高的節(jié)點才能保證較大范圍的信息滲透能力。論文對連通性節(jié)點的評價采用的是嵌入性和介數(shù),嵌入性也是一簡單的局部性指標(biāo),介數(shù)是一種挖掘精度較高、但需進(jìn)行全局計算的指標(biāo),因嵌入性與介數(shù)的一致性,可以將嵌入性作為介數(shù)計算的先期過濾的指標(biāo)。(2)基于流量的改進(jìn)型介數(shù)計算方法設(shè)計,通過前期過濾和限層計算有效降低了計算規(guī)模。改進(jìn)之處包括使用嵌入性指標(biāo)過濾候選節(jié)點、考慮不同度節(jié)點發(fā)出的流量不同、先寬搜索只需進(jìn)行到有限層等三個方面。過濾的作用是可以在過程中逐步淘汰無需計算的子樹,大幅度降低計算規(guī)模;有限層計算設(shè)計思想來自“信息和節(jié)點用戶都具有的類別屬性會給信息傳播范圍帶來抑制作用”,對應(yīng)一次先寬搜索,層次之間的間隔越大,類別的差異性越大,表現(xiàn)在信息傳輸上就是從頂層發(fā)出的信息,實際到達(dá)低層的是很少的,由此可以適當(dāng)忽略較低層的流量,以減少計算量。(3)基于選擇性熱傳導(dǎo)/物質(zhì)擴(kuò)散的社交網(wǎng)絡(luò)推薦算法設(shè)計,充分發(fā)揮了兩種算法的各自優(yōu)勢,并體現(xiàn)了社交網(wǎng)絡(luò)用戶之間的相互影響。論文首先用過程論證的方法論證了兩類推薦算法特點,以作為目前僅是實驗驗證的補充,并指出這兩類算法本質(zhì)上仍然與基于協(xié)同過濾的推薦算法是類似的;基于關(guān)鍵節(jié)點對信息傳播的強大影響力,論文對社交網(wǎng)絡(luò)推薦算法的研究以向網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點進(jìn)行推薦為前提,利用兩類關(guān)鍵節(jié)點具有的特色鮮明的信息傳播作用,選擇精準(zhǔn)性較高的基于物質(zhì)擴(kuò)散的推薦算法為中心節(jié)點推薦算法,選擇多樣性較好的基于熱傳導(dǎo)的推薦算法為連通性節(jié)點推薦算法,以最大限度發(fā)揮各自的優(yōu)勢;同時考慮社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的相互影響,論文基于特征向量中心性對兩類算法進(jìn)行了改進(jìn)。(4)基于適合于圖操作的并行計算框架Spark,對論文所提出的算法進(jìn)行了實驗驗證。實驗設(shè)計工作包括評價方法設(shè)計、實驗數(shù)據(jù)集獲取、實驗平臺性能優(yōu)化、實驗結(jié)果分析等。關(guān)鍵節(jié)點挖掘算法以在SIR模型中影響的人數(shù)為評價指標(biāo),實驗結(jié)果表明論文提出的關(guān)鍵節(jié)點挖掘算法效果較好。推薦算法以準(zhǔn)確性、多樣性為評價指標(biāo),實驗結(jié)果表明論文提出基于選擇性熱傳導(dǎo)/物質(zhì)擴(kuò)散的社交網(wǎng)絡(luò)推薦算法,在保障一定準(zhǔn)確性的同時提高了推薦結(jié)果的多樣性。
【圖文】：

圖 5.2 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點覆蓋率與直徑關(guān)系Figure 5.2 relationship between node coverage and diameter一種用于排序節(jié)點連通性的指標(biāo)，為了衡量基于有限層先寬法所得結(jié)果的準(zhǔn)確性，定義有限層先寬搜索的排名前 10%的節(jié)計算方法得到的排名前 10%的結(jié)果集概率為準(zhǔn)確率。當(dāng)確定，有限層先寬搜索對在不同閾值 D 下計算出的介數(shù)與的介數(shù)比較，實驗結(jié)果如圖 5.3 所示。當(dāng) D 值為 3 時，，有限層介數(shù)計集上的準(zhǔn)確率都達(dá)到了 70%以上，在 Karate 數(shù)據(jù)集上甚至 D 值的增大，有限層介數(shù)計算準(zhǔn)確率也逐步提高，當(dāng) D 達(dá)寬搜索介數(shù)方法在所有的數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率都超過了 90%。經(jīng)出的有限層介數(shù)計算方法在有效地控制計算規(guī)模的情況下準(zhǔn)

圖 5.3 有限層介數(shù)計算方法準(zhǔn)確性與閾值 D 關(guān)系Figure 5.3 relationship between accuracy of limited breadth first searbetweenness calculation method and threshold D圖 5.4 關(guān)鍵節(jié)點對用戶影響圖Figure 5.4 impact of key nodes on users對論文提出的算法挖掘出的關(guān)鍵節(jié)點進(jìn)行影響力分析。圖 5
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.3;O157.5

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2673470