【摘要】：Web和Internet在過去的十年中得到了快速的發(fā)展,同時也發(fā)生了巨大的變化,涌現(xiàn)出了無數(shù)互動的Web應用程序和社交網(wǎng)站,如Facebook、Twitter、Flickr、新浪微博等。廣大的用戶群體由這些應用和站點所代表的社交媒體服務通過特定的方式聯(lián)系在一起,構成了以用戶為節(jié)點、以聯(lián)系為邊的社會網(wǎng)絡。隨著對社會網(wǎng)絡的深入研究,研究人員發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡中的用戶由于某些緊密的聯(lián)系,傾向于形成一定的社區(qū)結(jié)構,作為社會網(wǎng)絡最普遍且最重要的拓撲結(jié)構屬性之一,它能夠揭示社會網(wǎng)絡中用戶的行為特征以及某些隱藏的規(guī)律,因此社區(qū)結(jié)構挖掘問題備受學術界的關注。此外,由于社會化商務(Social Commerce)的興起,許多企業(yè)都通過用戶交互以及用戶生成內(nèi)容等形式在Facebook和微博平臺上進行營銷、推廣等活動,拓展商品的銷售渠道,并且獲得了巨大的經(jīng)濟效益,吸引了許多研究人員對社會網(wǎng)絡中的影響力進行深入研究,但目前主要的研究都集中在用戶級別的影響力,對社區(qū)級別的影響力卻很少涉及。面對商業(yè)領域旺盛的應用需求,本文對社會網(wǎng)絡分析的兩大關鍵問題——社區(qū)結(jié)構挖掘以及社區(qū)影響分析展開研究。這兩個問題都和社區(qū)相關且存在緊密的聯(lián)系。目前如何自動、準確地對社區(qū)結(jié)構進行挖掘,以及在社區(qū)結(jié)構的基礎上,對社區(qū)的影響力進行有效合理的評估仍是亟待解決的問題。在社區(qū)挖掘問題上,本文通過分析社會網(wǎng)絡社區(qū)挖掘問題的優(yōu)化目標,構造多目標優(yōu)化模型,提出了一種社區(qū)挖掘的多目標分解粒子群優(yōu)化算法。該算法采用切比雪夫分解方法將多目標優(yōu)化問題分解為多個標量優(yōu)化子問題,然后使用粒子群優(yōu)化算法(PSO)挖掘社區(qū),并引入一種新穎的基于局部搜索的變異策略以提高算法的搜索效率、加快收斂速度,算法克服了單目標優(yōu)化方法存在的解單一及難以發(fā)現(xiàn)社區(qū)層次結(jié)構的缺陷。在人工網(wǎng)絡及真實網(wǎng)絡上的實驗結(jié)果都表明,算法能夠快速準確地挖掘社會網(wǎng)絡中的社區(qū)并且揭示其層次結(jié)構。在社區(qū)影響分析問題中,本文以社區(qū)結(jié)構為基礎,對社區(qū)級別的影響力進行建模,構建了一個新穎的社區(qū)級別影響力評估分析模型,該模型使用馬爾科夫鏈對社區(qū)影響力進行計算。此外,考慮社區(qū)影響力因素,本文還設計了一個簡單有效的啟發(fā)式節(jié)點選擇策略,通過得到的種子節(jié)點集合進行影響力傳播實驗,且和經(jīng)典的影響力最大化算法進行對比,實驗結(jié)果表明,該節(jié)點選擇策略能夠有效的傳播影響力,這也驗證了本文所提出的影響力分析模型的合理性以及對影響力的傳播所起的促進作用。
【學位授予單位】：福州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2520165