【摘要】：有效預(yù)測社交網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)演化規(guī)律和趨勢,在廣告精準(zhǔn)投放、網(wǎng)絡(luò)輿論監(jiān)測與引導(dǎo)方面具有廣泛的應(yīng)用前景.近年來,基于事件框架的社區(qū)進(jìn)化預(yù)測建模在反映社區(qū)演化規(guī)律和趨勢方面一直是熱點,研究的難點在于提高預(yù)測模型的預(yù)測準(zhǔn)確度.為解決這一難點,文中首先提出一種改進(jìn)的事件框架,以新型事件框架為基礎(chǔ),針對不同事件分別構(gòu)建有效的預(yù)測模型.其中預(yù)測模型的輸入指標(biāo)包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征、社區(qū)的結(jié)構(gòu)特征和社區(qū)進(jìn)化特征.最后為了充分驗證所建預(yù)測模型的有效性并保證預(yù)測模型的實用價值,在實驗中分別用人造動態(tài)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集、DBLP動態(tài)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集和Facebook數(shù)據(jù)集作為實驗數(shù)據(jù)集,以確保實驗數(shù)據(jù)集的多樣性.實驗結(jié)果表明文中的預(yù)測模型針對形成、消失、保持、合并和分裂等事件的預(yù)測具有較高的準(zhǔn)確性,結(jié)果也表明文中提出的特征指標(biāo)和對應(yīng)事件的預(yù)測模型在實際事件預(yù)測中將具有較高的實用價值.
[Abstract]:It can effectively predict the law and trend of community evolution in social networks, and it has a wide application prospect in advertising precise placement, network public opinion monitoring and guidance. In recent years, community evolutionary prediction modeling based on event framework has been a hot spot in reflecting the law and trend of community evolution. The difficulty of research is to improve the prediction accuracy of the prediction model. In order to solve this problem, an improved event framework is proposed in this paper. Based on the new event framework, an effective prediction model is constructed for different events. The input indexes of prediction model include network structure, community structure and community evolution. Finally, in order to fully verify the validity of the prediction model and ensure the practical value of the prediction model, the artificial dynamic network data set, the DBLP dynamic network data set and the Facebook data set are used as the experimental data sets in the experiment, respectively. To ensure the diversity of experimental data sets. The experimental results show that the prediction model proposed in this paper has high accuracy in predicting events such as formation, disappearance, retention, merging and splitting. The results also show that the proposed feature index and the corresponding event prediction model will have a higher practical value in the actual event prediction.
【作者單位】： 河海大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;江蘇省"世界水谷"與水世界生態(tài)文明協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61671202,61573128,61273170) 國家“九七三”重點基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃項目基金(2016YFC0401606) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(2015B25214)資助~~
【分類號】：O157.5

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9 趙Z，

本文編號：2373629