基于链接强度的兴趣相似社区聚类算法

传统的社交网络社区划分分为两种,一种是以链接属性进行划分,另一种是以用户自身属性进行划分.近年来出现了融合节点自身属性和链接属性的社区划分算法,但是这些算法只是单纯地将链接属性融为节点自身属性进行划分,忽略了链接属性强弱对节点间兴趣度的反映程度.针对这些问题,对微博中用户的链接属性进行了分类,采用直接链接节点链接关注度和间接链接节点链接关注度的概念,以链接强度为搜索顺序,提出一种基于链接强度的兴趣相似社区划分算法.实验表明,本算法划分的社区内链接度质量较高且用户兴趣相似.     

一种基于相似社团和节点角色划分的社交网络用户推荐方案

针对现有的社交网络用户推荐方案中主要考虑个体相似性问题以及节点角色无层次差别的问题,提出一种基于相似社团和节点角色划分的推荐方案。在传统的用户相似度计算基础上,从社团结构和属性两方面,综合考虑社团间联系的紧密程度和社团用户兴趣爱好相似程度,提出一种社团相似度的计算方法;其次,从用户节点所在的社团内部和外部2个维度度量节点间紧密度,并据此度量节点的社会影响力,进而将它们划分成不同角色,实现用户推荐的差异化。通过新浪微博真实社交数据对方案进行验证,实验结果表明,该方案适用于存在社团现象的社交网络层次化用户推荐,并具有良好的推荐效果。     

基于静电场理论和PageRank算法的微博用户相关性分析

微博作为最流行的网络社交媒体之一,其用户之间的相关性分析,是社交网络应用中社区发现、影响传播和行为建模等问题的重要基础.以静电场理论和PageRank算法为基础,利用其简单可靠、基础坚实的良好性质,提出了微博用户重要程度、用户行为距离的概念,并结合微博文本词汇相似度,给出了微博用户相关性的度量方法.实验结果表明,提出的微博用户相关性分析方法具有高效性和准确性.     

基于复杂网络的社交网络用户影响力研究

基于复杂网络理论对社交网络用户影响力进行分析,可以为社会营销、舆情监测、信息检索等众多领域的研究提供支持.传统的网页排序算法虽然可以对有向社交网络的用户影响力进行分析,但仍存在缺陷且复杂度较高.本文提出了一种对无向社交网络进行用户影响力评价的方法,弱化了将有向网络视为无向网络研究而带来的误差,并可以高效地得到重要节点,适用范围更广.首先,本文采用网络节点的度中心性、介数中心性、接近中心性、聚类系数作为节点重要度评价指标,通过对计算数据归一化处理并取均值得到用户影响力排序的基准.其次,采用k-核分解法粗粒化地将重要度相似的节点进行归类,来检验排序的合理性.最后,通过仿真实验以及k-核分解、与HITS算法比较验证了此方法的科学性和正确性.     

基于聚类的Web用户访问模式的算法研究

用户对Web站点的访问代表了用户对Web站点上页面的访问兴趣,这种兴趣程度可以通过用户对Web站点上页面的浏览顺序及页面上的浏览时间表现出来.通过对Web用户访问路径的分析,提出一种基于浏览路径及浏览时间的相似度的度量方法.然后,把粗糙度的概念引入Leader聚类算法中,提出粗糙Leader聚类算法.最后使用标准数据集进行了试验,证明基于此种相似度计算方法,应用粗糙Leader聚类算法Web用户的有效性.     

基于拓扑势的局部化重叠社区识别

针对传统社区识别算法中需要根据先验知识设定参数、 社区划分结果具有随机性及复杂度过高的问题, 提出一种基于拓扑势的局部化重叠社区识别算法. 该算法通过引入拓扑势计算节点的影响力, 利用节点间的局部相似性度量指标, 采用标签传播策略进行重叠结构的社区识别. 在真实网络及人工合成网络上与多种经典算法进行对比实验验证了算法的高效性.     

用户相似度感知的移动社交网络内容分享机制

针对移动社交网络中用户连接不确定,网络资源有限所导致的内容分享成功率低、开销大的问题,提出一种用户相似度感知的移动社交网络内容分享机制.通过分析用户行为,感知用户稳定态和变化态的兴趣度,并评估用户之间兴趣吻合度,进而结合用户交互频繁程度及用户活动区域一致性,获知用户相似度及逻辑关系.最后根据用户相似度,建立带有用户兴趣稳定态和变化态的虚拟社区,实现低成本、高成功率的内容分享.结果表明:所提机制在有效提高内容分享成功率的同时,极大限度地降低了网络开销率.     

基于人工智能的社交网络用户行为数据周期推荐算法

为提高社交网络个性化服务质量,研究数据周期推荐算法的重大意义,针对传统推荐算法相似度计算准确率不高,导致推荐结果精度低、召回率低和耗时长等问题,提出一种基于人工智能的社交网络用户行为数据周期推荐算法。首先依据用户行为建立评分矩阵,利用皮尔逊相关系数计算评分矩阵评分值与网络行为数据相似度,依据计算得出的相似度以协同过滤为核心来检出需要推荐的社交网络用户数据内容,其次利用Top-N法生成用户邻居集,最后实现社交网络用户行为数据内容周期推荐。实验测试结果表明,所提算法的相似度计算准确率较高,网络用户行为数据周期推荐结果精度可高达97.2%,且推荐结果召回率高、耗时低,提高了社交网络个性化服务质量。     

一种基于加权共同邻居相似度的局部社区发现算法

传统的社区发现算法能够找出网络中所有的社区,其时间复杂度取决于网络的规模.挖掘大网络中的全局社区结构因为时间复杂度高而难以实现,局部社区发现作为一种不需要知道网络的整体结构,从给定的节点逐步向外扩展,寻找该节点所在社区的方法,在大网络时代具有重要的应用意义.目前这方面的研究已经获得广泛关注,并提出了很多局部社区发现算法.针对已有局部社区发现算法需要人工设置参数、准确率低的问题,提出一种新的局部社区发现算法.首先,提出一种加权邻居节点的共同邻居相似度指标,用于计算网络中两个节点间的相似度;然后,基于该相似度指标,给出一种新的局部社区质量度量指标,在保证社区度量指标不下降的前提下,不断选择与当前局部社区嵌入度最大的节点加入到局部社区,逐步找出给定节点所在的社区;最后,在真实网络和仿真网络数据集上进行了实验.实验结果表明,该算法能有效地挖掘出给定节点所在的局部社区,相比具有代表性的Clauset,LWP,GMAC等局部社区发现算法有更高的准确率.     

基于聚类融合的邮件社交网络社区划分方法

为解决邮件社区挖掘中涉及内容隐私及社区形态单一问题,提出了一种基于聚类融合的邮件社区划分算法.该方法中首先利用邮件社交网络特征及邮件属性衡量节点间距离,避免对邮件内容的分析导致涉及用户隐私,其次使用K-Means算法产生若干初始聚类结果,同时引入共协矩阵记录初始聚类时节点的归属,最后根据共协矩阵中邮箱节点间的相似程度,使用融合算法合并初始聚类结果得到最终社区结构.实验表明,该算法未使用邮件内容,得到的社区结构质量较高,并能发现多形态社区.     

基于观点传播的改进相似性计算评分预测方法

通过研究网络结构上的观点传播与协同过滤算法,基于对观点传播算法的优化,提出了基于用户相似和物品相似推荐系统评分预测算法.设计的算法修正了现有相似研究中在目标比较相似时,相似性结果为零的问题,将用户(或物品)的相似度定义为用户(或物品)间的观点数目和差异在相应复杂网络中的传播结果,并提出了相应的推荐算法.在MovieLens数据集上的实验结果证明,提出的算法与几种典型的现有方法相比较,具有更高的准确性,并且优于观点传播算法.     

综合用户相似性与话题时效性的影响力用户发现算法

社交网络服务每天产生大量涉及众多话题的信息,并在影响力各异的用户群体推动下广泛传播。在IP(influence passivity)算法的基础上,提出了一种综合话题相似性与信息时效性的影响力用户发现算法EIP(extended influence-passivity)。该算法在转发网络上考虑用户间话题的相似性以及博文信息时效性,更加精准地建模和计算用户的影响力和消极性。基于新浪微博上爬取的约10万用户数据集上的实验验证,EIP影响力度量算法优于IP和TwitterRank等现有方法。     

复杂网络上基于多维特征表示学习的推荐算法

网络表示学习可以有效解决推荐面临的数据稀疏问题.本文对网络表示学习中LINE算法和DeepWalk算法进行改进，提出混合推荐算法并应用于电影推荐场景.该算法通过学习用户喜好特征、厌恶特征和相似用户特征，生成三个低维特征向量.将三个低维特征向量线性组合拼接成用户表示向量，以余弦相似度作为相似性指标，将相似用户关联的电影推荐给目标用户，实现电影推荐.实验结果表明，所提出的推荐算法相较于次优算法，在MovieLens数据集上的准确率和F1指标分别提升12%和7%，在MovieTweetings数据集上的准确率和F1指标分别提升16%和18%.本文提出的基于多维特征表示学习的推荐算法在电影推荐类场景中，具有显著的优越性.     

基于社区的对等网络信息检索

定义了反映用户偏好的用户模式树,根据用户模式树之间的近似性来判断用户模式之间的近似性,进而构造用户社区,并提出了基于社区的信息检索算法(CBSA算法).实验结果表明,该算法利用用户搜索的行为模式有效地减少了检索时的网络带宽消耗,缩短了检索的响应时间,提高了检索效果.     

应用时间滑动窗口模型的轨迹相似性研究

针对社交网络用户个人信息难以获取、公开信息不完整、不通用甚至内容虚假的问题，选择了普适性强，且能客观、真实反映用户行为习惯的位置数据作为相似性分析依据，对新浪微博、滴滴打车进行位置数据采集，形成两个高价值且具有国内网民特色的数据集作为实验对象.提出了一种基于时间滑动窗口模型的轨迹相似性匹配算法，通过调整时间窗口和位置距离优化算法F值，实现不同网络平台用户的相似性分析.以对新浪微博和滴滴打车的用户位置数据为例进行验证，实验结果证明了地理位置为虚拟身份相似性判断的正相关影响因子，且判断相似性的平均F值超过90%.      

Trust-based context-aware mobile social network service recommendation

The service recommendation mechanism as a key enabling technology that provides users with more proactive and personalized service is one of the important research topics in mobile social network (MSN). Meanwhile, MSN is susceptible to various types of anonymous information or hacker actions. Trust can reduce the risk of interaction with unknown entities and prevent malicious attacks. In our paper, we present a trust-based service recommendation algorithm in MSN that considers users’ similarity and friends’ familiarity when computing trustworthy neighbors of target users. Firstly, we use the context information and the number of co-rated items to define users’ similarity. Then, motivated by the theory of six degrees of space, the friend familiarity is derived by graph-based method. Thus the proposed methods are further enhanced by considering users’ context in the recommendation phase. Finally, a set of simulations are conducted to evaluate the accuracy of the algorithm. The results show that the friend familiarity and user similarity can effectively improve the recommendation performance, and the friend familiarity contributes more than the user similarity.     

一种面向社交网络的资源服务推送方法分析与研究

传统的基于协同过滤推荐、内容推荐等技术在资源服务推荐中虽然得到了广泛地应用,但这些方法针对矩阵稀疏、冷启动等问题,在一定程度上还是未能有效地解决,以致推荐效果不是很理想。根据用户社交网络中关系,把用户之间的相似关系和信任因关系作为构建服务推荐目标用户列表的计算因子,从而对网络资源服务向目标用户做出有效而精确地推荐。通过实验分析,这种方法在面向社交网络平台上的资源服务推荐有着明显的优越性。     

社会网络分析法与网络链接分析法的比较研究

社会网络分析是社会网络理论的一种方法论,它是基于图论、数学基本理论,对社会网络进行分析。网络链接分析法是利用数学和情报学等方法对网络链接自身的属性、链接对象、链接网络等各种对象进行分析,揭示其数量特征和内在规律。两者都是定量的分析方法,但在研究对象、研究方法、研究步骤和应用领域等方面都不同,为此在这些方面对两种方法进行了对比和总结。