【摘要】：隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的發(fā)展，利用互聯(lián)網(wǎng)組織的違法行為和活動越來越多。如何從多種網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確抽取人物的屬性和社會關(guān)系等信息，進(jìn)而挖掘潛在的關(guān)鍵人物和社團(tuán)組織等網(wǎng)情信息，已成為一個(gè)備受關(guān)注的問題。目前，基于單一網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的社會網(wǎng)絡(luò)抽取與分析技術(shù)已比較成熟，但相關(guān)技術(shù)還無法解決基于多種網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的社會網(wǎng)絡(luò)抽取與分析問題。本文對基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的社會網(wǎng)絡(luò)抽取與分析相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用和研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析，在此基礎(chǔ)上，針對Web頁面和Email消息這兩種數(shù)據(jù)，圍繞基于多種網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的社會網(wǎng)絡(luò)抽取與分析中的幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，包括社會網(wǎng)絡(luò)模型、人物屬性抽取、社會關(guān)系評估及社團(tuán)發(fā)現(xiàn)等，開展了深入研究。主要工作和研究成果包括以下幾個(gè)方面： （1）社會網(wǎng)絡(luò)模型方面。針對現(xiàn)有社會網(wǎng)絡(luò)模型不能充分描述人物在多種網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中的屬性及社會關(guān)系信息，提出了多元社會網(wǎng)絡(luò)的概念與模型，并給出了基于Web和Email的多元社會網(wǎng)絡(luò)實(shí)例的具體描述方法；該模型為基于多種網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的人物的屬性抽取、社會關(guān)系評估和社團(tuán)發(fā)現(xiàn)等社會網(wǎng)絡(luò)抽取與分析技術(shù)提供了研究基礎(chǔ)�；诖四Ｐ�，提出了多元社會網(wǎng)絡(luò)抽取分析技術(shù)框架，并對其中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析，該框架對面向多元社會網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究和系統(tǒng)設(shè)計(jì)具有較好的指導(dǎo)意義。 （2）基于Web頁面的人物屬性抽取方面。針對現(xiàn)有Web人物屬性抽取的概念和方法不能適用于Web頁面中不同類型的人物屬性自動抽取問題，提出了廣義Web人物屬性抽取的概念，并對其進(jìn)行了形式化描述。為解決廣義Web人物屬性抽取問題，提出了基于多特征自動推理的Web人物屬性抽取方法（MFAR）。在MFAR方法的關(guān)聯(lián)規(guī)則定義問題上，提出了多種具有通用性的關(guān)聯(lián)特征，建立了基于單一特征和多特征的屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則，對關(guān)聯(lián)特征和關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行了邏輯表示。提出了利用Markov邏輯網(wǎng)來解決MFAR方法中的關(guān)聯(lián)規(guī)則自動訓(xùn)練與推理問題，并給出了基于Markov邏輯網(wǎng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則自動訓(xùn)練與推理框架。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：面對不同類型的Web人物屬性抽取問題，，與現(xiàn)有基于單一規(guī)則的Web人物屬性抽取方法相比，該算法可以更準(zhǔn)確地從Web頁面中自動抽取出人物屬性。 （3）基于Email數(shù)據(jù)的人物屬性抽取方面。提出了基于郵件數(shù)據(jù)的人物屬性抽取框架；針對框架中郵件正文稱呼塊和簽名塊內(nèi)的候選人名屬性抽取問題，提出了基于統(tǒng)計(jì)和規(guī)則的塊定位算法；針對框架中候選人名可信度評估問題，提出了基于聚類和通信重要度的候選人名可信度評估算法，算法通過對候選人名聚類并分析人名在郵件通信中體現(xiàn)的重要度，評估候選人名類的可信度，進(jìn)而抽取出人物的可信人名。在Enron郵件數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明利用提出的塊定位算法可以較為準(zhǔn)確地抽取出郵件正文中的稱呼塊和簽名塊，提出的候選人名可信度評估算法可以準(zhǔn)確地抽取出人物的正式人名及其別名。 （4）基于Web頁面的社會關(guān)系評估方面。針對現(xiàn)有Web社會關(guān)系評估方法的評估結(jié)果準(zhǔn)確度不高、穩(wěn)定性不好等問題，提出了一個(gè)基于搜索引擎和文本分析的Web社會關(guān)系評估模型；在該模型的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了兩種關(guān)系評估函數(shù)，并構(gòu)建了相應(yīng)的關(guān)系評估方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與現(xiàn)有基于搜索引擎和基于文本分析的典型方法相比，基于SETARM模型設(shè)計(jì)的兩種關(guān)系評估方法計(jì)算出的關(guān)系權(quán)重更準(zhǔn)確、穩(wěn)定性更好；模型中兩類基本方法以線性方式融合且基于文本分析的方法其貢獻(xiàn)更大時(shí)模型的性能更好。 （5）社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法方面。針對現(xiàn)有社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法不能很好地解決多元社會網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)問題，提出了多元社會網(wǎng)絡(luò)中社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的基本思想。基于該思想，針對多元社會網(wǎng)絡(luò)向有權(quán)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)換問題，提出了綜合多元信息的關(guān)系緊密度評估方法（MICE）；針對有權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)問題，提出了兩階段局部貪婪擴(kuò)展算法（TSLGE），算法在種子的選擇、擴(kuò)展評價(jià)函數(shù)的定義和相似社團(tuán)合并等關(guān)鍵問題的處理上提出了改進(jìn)方法。在基于Enron郵件集構(gòu)建的多元社會網(wǎng)絡(luò)實(shí)例上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，驗(yàn)證了利用MICE方法評估出的節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系緊密度與真實(shí)社會關(guān)系更接近；在仿真網(wǎng)絡(luò)和基于Enron郵件集構(gòu)建的多元社會網(wǎng)絡(luò)實(shí)例上進(jìn)行的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，TSLGE算法具有較好的時(shí)間性能，且與現(xiàn)有基于局部擴(kuò)展的典型社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法相比，TSLGE算法在無權(quán)網(wǎng)絡(luò)和有權(quán)網(wǎng)絡(luò)上均可以比較準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)。 最后，對全文工作進(jìn)行了總結(jié)，并對多元社會網(wǎng)絡(luò)抽取和分析技術(shù)進(jìn)行了展望，提出了下一步的研究方向。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：解放軍信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2258667