一种面向语义重叠社区发现的 Block 场取样算法

语义社会网络(Semantic social network, SSN)是一种包含信息节点及社会关系构成的新型复杂网络. 传统语义社会网络分析算法在进行社区挖掘时, 需要预先设定社区个数且无法发现重叠社区. 针对这一问题, 提出一种面向语义重叠社区发现的block场采样算法, 该算法首先以LDA (Latent dirichlet allocation)模型为语义分析模型, 建立了以取样节点为核心节点的block 场BAT (Block-author-topic)模型; 其次, 根据节点的语义分析结果, 建立可度量block区域的语义凝聚力方法, 实现了语义信息的可度量化; 最后, 以节点的语义凝聚力为输入, 改进了重叠社区发现的标签传播算法(Label propagation algorithm, LPA)及可评价语义社区的SQ度量模型, 并通过实验分析, 验证了本文算法及SQ 度量模型的有效性及可行性.     

一种面向语义重叠社区发现的Link-Block算法

语义社会网络是一种由信息节点及社会关系构成的新型复杂网络,传统语义社会网络分析算法在进行社区挖掘时需要预先设定社区个数,且无法发现重叠社区.针对这一问题,提出一种面向语义社区发现的link-block算法.该算法首先以LDA模型为语义信息模型,创新性地建立了以link为核心的block区域LBT(link-block-topic)取样模型;其次,根据link-block语义分析结果,建立可度量link-block区域的语义链接权重方法,实现了语义信息的可度量化;最后,根据语义链接权重建立了以link-block为单位的聚类算法以及可评价语义社区的SQ模型,并通过实验分析,验证了该算法及SQ模型的有效性及可行性.     

基于局部语义聚类的语义重叠社区发现算法

语义社会网络是一种包含信息节点及社会关系构成的新型复杂网络,因此以节点邻接关系为挖掘对象的传统社会网络社区发现算法无法有效处理语义社会网络重叠社区发现问题。针对这一问题,提出基于局部语义聚类的语义社会网络重叠社区发现算法,该算法：1）以 LDA （latent Dirichlet allocation）模型为语义信息模型,利用 Gibbs 取样法建立节点语义信息到语义空间的量化映射;2）以节点间语义坐标的相对熵作为节点语义相似度的度量,建立节点相似度矩阵;3）根据社会网络的局部小世界特性,提出语义社会网络的局部社区结构 S‐fitness 模型,并根据 S‐fitness 模型建立了局部语义聚类算法（local semantic clusterm ,LSC）;4）提出可度量语义社区发现结果的语义模块度模型,并通过实验分析,验证了算法及语义模块度模型的有效性及可行性。     

基于随机游走的语义重叠社区发现算法

语义社会网络是由信息节点及社会关系构成的一类新型复杂网络,因此语义社会网络重叠社区发现是传统社区发现研究的新方向.针对这一问题,提出基于随机游走的语义社会网络重叠社区发现算法,该算法首先以LDA(latent Dirichlet allocation)算法为基础建立语义空间,实现节点语义信息到语义空间的量化映射;其次,以语义空间中节点信息熵作为节点语义信息比重,以节点的度分布比率作为节点关系比重,建立节点语义影响力模型及语义社会网络的加权邻接矩阵;再次,以语义影响力模型和加权邻接矩阵为参数,提出一种改进的语义社会网络重叠社区发现的随机游走策略,并提出可度量语义社区发现结果的语义模块度模型;最后,通过实验分析,验证了所提出的算法及语义模块度模型的有效性和可行性.     

基于标签传播的语义重叠社区发现算法

语义社会网络(Semantic social network, SSN)是一种由信息节点及链接关系构成的新型复杂网络, 为此以节点邻接关系为挖掘对象的传统社会网络社区发现算法无法有效处理语义社会网络重叠社区发现问题. 由此提出标签传播的语义重叠社区发现算法, 该算法以标签传播算法(Latent Dirichlet allocation, LDA)模型为语义信息模型, 利用Gibbs取样法建立节点语义信息到语义空间的量化映射; 提出可度量节点间相似性的主成分 (Semantic coherent neighborhood propinquity, SCNP)模型和语义影响力(Semantic impact, SI)模型; 以SCNP作为标签传播的权重, 以SI 作为截断值的参数, 提出一种改进的Semantic-LPA (Semantic label propagation algorithm)算法; 提出可度量语义社区发现结果的语义模块度模型, 并通过实验分析, 验证了算法及语义模块度模型的有效性及可行性.     

语义对等覆盖网中社区结构的发现和评价

最近,通过建立语义覆盖网络来提高大规模分布式网络环境中信息检索服务的性能成为对等计算领域的研究热点.目前,研究者们在语义覆盖协议和搜索算法方面已经做了大量研究,证明了语义覆盖在基于对等网络模型的内容定位应用方面极为有效.然而,分析和评价语义覆盖网络特征的研究工作确非常有限.文中通过建立数学模型和设计启发式回溯-贪婪混合算法、确认了语义覆盖网络的一种主要内在特性——社区结构特性.利用评价模型比较了SemreX语义覆盖网络和Gnutella网络的性能,实验结果显示SemreX覆盖网具有显著的社区结构特征,而Gnutella网络却没有这样的特征.另外,通过分别在两种覆盖网中仿真洪泛协议发现具有显著社区结构特征的覆盖网在内容定位方面效率更高.     

复杂网络社区挖掘综述

复杂网络社区挖掘是近10年来多学科交叉的前沿研究热点之一,其研究不仅有重要的理论意义,而且有广泛的应用前景.介绍了社区挖掘及重叠社区挖掘的研究背景和研究意义,分析了研究现状,讨论了该研究所面临的一些主要问题及未来的发展方向.同时,为了对不同的社区挖掘算法进行更好地评估,选择了有代表性的6个社区挖掘算法和3个重叠社区挖掘算法进行测试,并给出了对比分析结果,试图为这个新兴研究领域勾画出一个较为全面和清晰的轮廓.     

基于角色划分的动态社区挖掘算法研究

传统社区挖掘算法根据静态的网络拓扑结构进行分析,忽视了个体能动性对网络的影响。针对社会网络中的特殊节点进行研究,引入社区种子和联系者的概念,从个体主义和结构主义两个方面分析社会网络的形成与演化机制,提出了一种基于角色划分的动态社区挖掘算法。在人工网络和真实世界网络上进行了多次测试,并与G-N、快速G-N、Polish等算法进行了比较,结果表明,该算法明显优于G-N算法,且其挖掘到的社区都是强连通社区,具有较好的适应性和可扩展性。     

基于KL-Ball的社区挖掘方法

针对邻接矩阵的稀疏特性,采用KL散度来计算网络节点间的距离,提出了一种基于KL-Ball的社区挖掘方法.该方法中,一个KL-Ball代表一个社区,它从质心、半径、互信息及密度4个方面来描述社区,其中质心决定了社区在网络中的位置,半径刻画了社区所能覆盖的范围,互信息度量了社区中包含节点的一致性,密度反映了社区包含节点的数量.给定一个半径,期望从复杂网络中寻找具有低信息、高密度的社区,低信息使得社区包含的节点具有较强的一致性,高密度使得一个社区具有较强的凝聚性.为此,定义了一个基于KL-Ball的社区挖掘目标函数,给出它的优化算法,并从理论上证明了该算法的收敛性.依据社区半径的大小及质心的位置,该算法可应用于非重叠社区挖掘以及重叠社区挖掘.实验结果表明,基于KL-Ball的社区挖掘方法可有效地挖掘网络中蕴含的社区结构,包括非重叠的社区及重叠的社区.     

异质网络社区发现研究进展*

异质网络将复杂系统中的信息抽象成不同类型的节点和链接关系,不同于同质网络,基于异质网络的社区发现能够挖掘出更加精确的社区结构。异质网络的社区发现通过对异质网络中的多维结构、多模信息、语义信息、链接关系等信息进行建模表示和提取分析,以发现其中相对紧密稳定的社区结构,对网络信息的获取与挖掘、信息推荐以及网络演化预测具有重要的研究价值。首先对社区发现当前研究的不足进行了简单阐述,接着引出了异质网络的定义;随后结合实例介绍了异质网络社区发现的现有研究方法,包括基于主题模型、基于排序和聚类相结合、基于数据重构和基于降维的方法等,并针对各类方法指出了其特点和局限性;最后讨论了当前该领域在结构复杂性、信息多样性、数据规模等方面面临的挑战。在将来,基于并行化、可扩展、动态增量的研究更能适应当前的变化环境。     

基于权重信息挖掘社会网络中的隐含社团

社团结构是一种普遍存在于各类真实网络中的结构特性.挖掘网络的社团结构对于理解网络的功能与行为有着重要作用.然而,现有的各种社团挖掘算法仅仅基于网络拓扑结构信息,而忽视了蕴涵于真实社会网络边权信息中丰富的语义信息.目前普遍使用的基于模块性最大化的社团挖掘算法倾向于将小社团合并,这使得语义上丰富的小社团容易湮灭于基于拓扑结构信息所挖掘出的大社团中.而挖掘出这些隐含于大社团中的有着丰富语义内涵的小社团对于加深社会网络语义层面的理解有着重要作用.为此,提出一个接近线性复杂度的有权网络社团挖掘算法.通过充分利用权重信息,算法可以将社会网络划分为富含语义信息的粒度较细且相对较小的隐含社团.通过对基于DBLP作者合作网络的实证分析,证实了新算法的有效性和高效性.     

Online merchant resource allocation and matching for open community collaborative manufacturing (OCCM) in mass personalization model

In order to meet the requirements of customers' pursuit of personalized and diversified needs, enterprises need to change from the traditional mass manufacturing model to mass personalization manufacturing model. On the other hand, collaborative manufacturing based on stakeholders will effectively solve the problems of information asymmetry, low operational efficiency and insufficient resource utilization in the process of manufacturing. Moreover, the new model of open community manufacturing is conducive to the planning, allocation, optimization and management of various networked and social resources. Therefore, combined with above three innovative models of mass personalization manufacturing, collaborative manufacturing and open community manufacturing, this paper studies the online merchant resource allocation and matching of open community collaborative manufacturing (OCCM) for mass personalization (MP) model to realize the innovation of design model, improve design efficiency and save design resource cost. Firstly, the workflow for OCCM in MP model based on system engineering analysis method is studied. Secondly, online merchant resource allocation for OCCM based on social network analysis (SNA) and online merchant resource matching for OCCM based on fuzzy clustering are proposed. At last, a case study for OCCM in the automotive industry is given to verify the effectiveness of the proposed model and methods.     

基于多通道BERT的跨语言属性级情感分类方法

属性级情感分类是情感分析领域中一个细粒度的情感分类任务,旨在判断文本中针对某个属性的情感极性.现有的属性级情感分类方法大多是使用同一种语言的标注文本进行模型的训练与测试,而现实中很多语言的标注文本规模并不足以训练一个高性能的模型,因此跨语言属性级情感分类是一个亟待解决的问题.跨语言属性级情感分类是指利用源语言文本的语义...     

What sort of community is the European Conference on Information Systems? A social network analysis 1993–2005

This paper presents a social network analysis (SNA) of the European Conference on Information Systems (ECIS) community based on patterns of co-authorship. ECIS contributions are separated into research papers and panels to create social networks that are then analyzed using a range of global network level and individual ego (co-author, panellist) measures. The research community is found to have few properties of the ‘small world’ and to represent an agglomeration of co-authorships. The panels network has the properties of a ‘small world’ and displays a stronger sense of social cohesion. An analysis of individual actors (egos) provides insight into who is central to the ECIS community. Based on the SNA, a range of possible interventions are proposed that could aid the future development of the ECIS community. The paper concludes by considering the usefulness of SNA as a method to support IS research.     

基于用户查询的多关系群体挖掘改进算法

多关系群体挖掘是近年来快速发展的重要的数据挖掘领域之一。传统的群体挖掘方法是假定网络中只有一种关系,并且挖掘结果与用户需求无关。但现实中的社会网络中存在着多种关系。基于用户查询,不同的关系表现出不同的重要性。分析了多关系群体挖掘中关系提取的问题,提出一种新算法对满足用户期望的关系进行最优线性合并。利用获得的合并关系提高群体挖掘的精准性。     

Perspectives on the evolution of online communities

The rapid growth of social networks opens interesting research opportunities to make use of the massive information exchanged in day-to-day communication. One of the active research issues related to this aspect is the study of online community formation and evolution in dynamic social networks. As community structure is usually ambiguous, then defining how it evolves over time becomes a challenge in terms of tracking mechanism and evaluation method. In this study, we review the online communities and their evolution tracking mechanisms and discuss the main categories of approaches for tracking community evolution and how they work. We analyse the different solutions proposed under each community evolution tracking category and provide an assessment of their projected performance. Finally, a discussion of analysis insights concerning community evolution and its influence is introduced.