本文選題：社會(huì)網(wǎng)絡(luò) + 重要節(jié)點(diǎn)��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2013年06期

【摘要】：從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中發(fā)現(xiàn)重要節(jié)點(diǎn)是一個(gè)很有意義的研究問題,目前多數(shù)重要節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)方法是基于不加權(quán)網(wǎng)絡(luò)。由于在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系具有強(qiáng)弱差異,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是一個(gè)加權(quán)網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于加權(quán)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)較少有研究。利用節(jié)點(diǎn)交互,提出了節(jié)點(diǎn)間關(guān)系強(qiáng)度的一種度量方法,該方法考慮了節(jié)點(diǎn)局部有向交互特征與全局交互特征。利用節(jié)點(diǎn)的行為特征定義了節(jié)點(diǎn)活躍度。采用關(guān)系強(qiáng)度作為邊的權(quán)重,活躍度作為節(jié)點(diǎn)權(quán)重形成了加權(quán)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。基于PageRank算法的思想,提出了兩個(gè)改進(jìn)算法,算法采用節(jié)點(diǎn)權(quán)值作為阻尼系數(shù),在迭代式過程用邊的權(quán)重代替了PageRank算法中的入邊和。分別選擇國(guó)內(nèi)外具有代表性的2個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)集進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn),并分別選擇了不同的方法作為比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)算法能較好地發(fā)現(xiàn)加權(quán)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn)。
[Abstract]:Finding important nodes from social networks is a significant research problem. At present, most important node discovery methods are based on unweighted networks. Social network is essentially a weighted network because of the difference of the relationship between nodes in social network. There is little research on the discovery of important nodes in weighted social networks. A method to measure the strength of the relationship between nodes is proposed by using node interaction. This method takes into account the local and global interaction characteristics of nodes. The node activity is defined by the behavior characteristics of nodes. The relation strength is used as the weight of the edge and the activity degree as the weight of the node to form the weighted social network. Based on the idea of PageRank algorithm, two improved algorithms are proposed. The weight of nodes is used as damping coefficient. In the iterative process, the weight of edges is used to replace the sum of edges in the PageRank algorithm. A large number of experiments were carried out on the data sets of two representative social networks at home and abroad, and different methods were selected for comparison. The experimental results show that the improved algorithm can better find important nodes in weighted social networks.
【作者單位】： 北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61170112) 北京市屬高等學(xué)�？茖W(xué)技術(shù)與研究生教育創(chuàng)新工程建設(shè)項(xiàng)目(PXM2012_014213_000037)
【分類號(hào)】：TP393.0

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本文編號(hào)：2061927