本文選題：社會網(wǎng)絡(luò) + 重疊社區(qū)影響力　； 參考：《小型微型計算機系統(tǒng)》2015年08期

【摘要】：社會影響力分析是社會網(wǎng)絡(luò)研究的熱點問題之一.針對社會影響力的研究,目前主要集中于社會網(wǎng)絡(luò)中個體節(jié)點影響力的分析,而對社區(qū)級的社會影響力的研究卻很少涉及.從一個全新的角度提出一種評估重疊社區(qū)影響力的方法.該方法主要包含兩個部分:(1)評估每對節(jié)點(用戶、實體)間的相互影響力,為了量化該影響力,提出一個相互評價學(xué)習(xí)模型MEL(Mutual Evaluation Learning);(2)基于該模型和PageRank算法的思想,設(shè)計了一種重疊社區(qū)影響力排序的算法CCIR(Cross-community Influence Rank).真實網(wǎng)絡(luò)中的實驗結(jié)果表明,該算法能夠適應(yīng)不同真實網(wǎng)絡(luò)的場景,合理有效地反應(yīng)真實社會網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)影響力分布情況.
[Abstract]:Social impact analysis is one of the hot issues in social network research. At present, the research on social influence mainly focuses on the analysis of the influence of individual nodes in social network, but the research on social influence at community level is seldom involved. A new approach to assessing the impact of overlapping communities is presented from a new perspective. This method mainly consists of two parts: 1) to evaluate the influence of each pair of nodes (user, entity). In order to quantify the influence, a mutual evaluation learning model MEL(Mutual Evaluation learning is proposed based on the idea of this model and PageRank algorithm. An algorithm of overlapping community influence sorting (CCIR(Cross-community Influence Rankan) is designed. Experimental results in real networks show that the algorithm can adapt to different real network scenarios and reflect the distribution of community influence in real social networks reasonably and effectively.
【作者單位】： 福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院;福州大學(xué)福建省網(wǎng)絡(luò)計算與智能信息處理重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61300104,61103175,61370210)資助 福建省教育廳重點項目(JK2012003)資助 福建省科技創(chuàng)新平臺項目(2009J1007)資助 福建省自然科學(xué)基金項目(2013J01232)資助 福建省科技廳產(chǎn)學(xué)重大項目(2014H6014)資助
【分類號】：TP393.092

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1907468