动态社区发现方法研究综述

随着社交媒体多样性的增加,实时分析社交网络的需求不断增大,动态社区发现的研究受到了广泛的关注。已有的社区发现综述多是侧重静态社区发现,以及相关方法的探讨,无法进行网络演化分析,此外社区的实体数据往往具有交叉更替性和时序性,因此对动态社区发现的研究现状进行分析和综述。首先,基于复杂网络的研究背景,提出了通用的动态社区发现研究框架;接着,形式化表示动态社区发现的相关定义,并从网络层面和节点层面对动态社区演化进行详细分析;然后,根据架构和技术的不同,对动态社区发现方法进行归纳分类,并结合常用数据集和评价指标对经典静态社区发现算法进行定性和定量分析;最后,介绍了社区发现的典型应用场景,探讨了当前动态社区发现研究面临的主要挑战,针对性地提出了相关解决方案,为动态社区发现研究领域勾画出较为清晰和全面的研究方向。     

微博社交网络社区发现方法研究

基于分析微博社交网络用户之间关系,提出了一种适用于微博的社区发现方法。实验表明这种方法能够有效地发掘微博社交网络中的社区结构。     

基于形式概念分析的博客社区发现

针对拖网算法存在的发现Web社区数量过多、社区间页面重复率较高以及严格的社区定义形成孤立社区等问题,提出一种基于形式概念分析(FCA)的博客社区发现算法。根据博客网络之间的链接关系构造概念格,通过格的代数消解对原始概念格进行等价划分,度量每个划分中概念间外延和内涵的结构相似性进而合并社区核心形成社区。实验结果表明：测试数据集中社区核心的网络密度大于40%的占全部的83.420%,合并社区的网络直径为3,且社区内容丰富程度得到提高。所提算法可以有效地运用于博客、微博等社交网络的社区发现,具有显著的应用价值和现实意义。     

基于机会动机信任的社区发现

在复杂网络分析中,社区发现是一个经典而又艰巨的任务,特别是在中文社交网络。笔者提出一种基于机会和动机的信任机制的社区发现方法。算法使用网络结构、关注、粉丝和微博内容计算用户相互认识的机会以及用户的影响力,以及用户相互之间的动机相似度,通过机会和动机计算用户之间的信任值,为社区发现提供一种新思路。     

基于社区发现的网络异常检测方法

随着互联网的不断普及与网络通信技术的不断进步,网络已经逐渐进入到人们生活的每一个层面,越来越多的网络应用应运而生.但是另一方面,随着当前网络结构的日益复杂,会引起各种各样的网络安全问题,对社会构成了巨大的威胁和挑战.因此,网络安全问题至关重要.其中网络异常检测得到了研究人员的普遍关注.多年来,虽然已有许多异常检测的工作...     

一种基于因子图模型的半监督社区发现方法

社区发现是社交网络分析中一个重要的研究方向.当前大部分的研究都聚焦在自动社区发现问题,但是在具有数据缺失或噪声的网络中,自动社区发现算法的性能会随着噪声数据的增加而迅速下降.通过在社区发现中融合先验信息,进行半监督的社区发现,有望为解决上述挑战提供一条可行的途径.本文基于因子图模型,通过融入先验信息到一个统一的概率框架中,提出了一种基于因子图模型的半监督社区发现方法,研究具有用户引导情况下的社交网络社区发现问题.在三个真实的社交网络数据（Zachary社会关系网、海豚社会网和DBLP协作网）上进行实验,证明通过融入先验信息可以有效地提高社区发现的精度,且将我们的方法与一种最新的半监督社区发现方法（半监督Spin-Glass模型）进行对比,在三个数据集中F-measure平均提升了6.34%、16.36%和12.13%.     

在线社会网络的动态社区发现及演化

在线社会网络研究中,动态隐含社区或群组结构的发现及演化探测是一个十分关键的核心问题,它对于在中观(Mesoscopic)视图观察在线社会网络隐结构特征、预测演化趋势、掌控网络势态、发现网络异常群体事件等具有重要意义.文中首先分析了动态社区发现和社区演化研究的关系,给出动态社区研究中关键挑战问题;然后根据问题背景的不同,从“同构社会网络的动态社区研究”和“异构社会网络的动态社区研究”两个方面进行国内外相关研究现状的阐述和分析,其中,在“同构社会网络的动态社区研究”中,根据评价方法的差异和关注问题的不同将当前相关研究分为基于时空独立评价、时空集成评价、统一评价和增量式算法4大类进行综述,同时对动态社区发现的重要应用——异常群体发现的研究进行介绍;最后对在线社会网络动态社区领域的难点和发展趋势进行分析和展望.     

基于联合矩阵分解的动态异质网络社区发现方法

动态网络的社区发现是目前复杂网络分析领域的重要研究内容,然而现有动态网络社区发现方法主要针对同质网络,当网络包含多种异质信息时,现有方法不再适用。针对这个问题,本文提出了一个基于联合矩阵分解的动态异质网络社区发现方法,首先计算动态异质网路中各个快照图的拓扑相似度矩阵和多关系相似度矩阵,其次利用时序联合非负矩阵分解方法,约束各个时刻快照图的社区划分,最后在真实网络数据集上的实验结果表明,该算法可以有效检测出动态异质网络中潜在的社区结构。     

基于动态距离的模糊社区识别算法

社区识别技术是公共安全领域潜在危害行为预警预测和已发生危害行为追踪溯源的基础，针对传统社区识别算法将社区视作单一集合而无法描述社区主次成员的问题，提出一种基于动态距离的模糊社区识别算法。该算法将传统的单一社区结构划分为核心区域和边际区域，以边际区域来描述社区的模糊区间。该算法首先将网络设想为动态演变模型，网络中的任意节点均会与其他节点产生互动，互动将改变各节点间距离，距离也反过来影响互动。在阈值的界定下，受到多个社区吸引的节点被划分到边际区域，最终距离分布趋于稳定，各个社区结构得以显现。通过对比实验验证了CDFDD算法在社区识别上的有效性。     

基于HMM的动态社会网络社团发现算法

随着互联网的不断发展,大多数社会网络已逐渐显示出动态特性,动态社会网络社团分析对理解现实生活中社会网络结构和功能具有非常重要的意义.针对动态社会网络中的社团发现问题,提出一种基于隐Markov模型(hidden Markov model, HMM)的HMM_DC算法.该算法考虑到社会网络的动态特性,结合历史信息,将社团发现转化为求解隐马尔可夫模型中的最优状态序列问题,将网络中的社团结构和节点信息分别采用状态链和观察链表示,在无须指定额外参数的情况下实现动态网络的社团结构发现.最后,利用该算法和其他算法对VAST数据集、ENRON数据集和Facebook social network数据集进行实验仿真.仿真结果表明：该算法能够快速、准确地发现真实动态网络中的社团,其模块度Q值和互信息NMI值有很大提升.     

Community Detection in Dynamic Social Networks Based on Multiobjective Immune Algorithm

Community structure is one of the most important properties in social networks,and community detection has received an enormous amount of attention in recent years.In dynamic networks,the communities may evolve over time so that pose more challenging tasks than in static ones.Community detection in dynamic networks is a problem which can naturally be formulated with two contradictory objectives and consequently be solved by multiobjective optimization algorithms.In this paper,a novel multiobjective immune algorithm is proposed to solve the community detection problem in dynamic networks.It employs the framework of nondominated neighbor immune algorithm to simultaneously optimize the modularity and normalized mutual information,which quantitatively measure the quality of the community partitions and temporal cost,respectively.The problem-specific knowledge is incorporated in genetic operators and local search to improve the effectiveness and efficiency of our method.Experimental studies based on four synthetic datasets and two real-world social networks demonstrate that our algorithm can not only find community structure and capture community evolution more accurately but also be more steadily than the state-of-the-art algorithms.     

基于信息瓶颈的社区发现

该文提出一种映射方法,把单部网络变换成二部图网络.针对得到的二部图网络,在信息论的框架下,提出了一种基于信息瓶颈的社区发现方法.该方法通过寻找网络的最优压缩表示来发现网络的社区结构,最优压缩表示尽可能多地保留原始网络的拓扑特征.在真实数据集和计算机产生的数据集上的实验表明,该方法能够有效地发现网络的社区结构.另外,对于有向网络的社区发现,现有方法忽略有向网络中边的方向而作为无向网络来处理,损失了有向的网络的方向信息,文中提出的社区发现方法能够很好地解决这一问题,并能从有向网络中挖掘出一些现有方法无法发现的知识,这一特点使得该文的方法比现有方法更适用于解决像WWW这样的有向网络.同时,真实世界的许多网络本身就是二部图网络,相对于现有的社区发现方法,文中的方法可以直接应用于这类网络.     

动态信息流分析的漏洞利用检测系统

安全相关的函数使用了来自网络用户输入或配置文件的非可信数据,由于未经过严格验证,引发了软件安全问题.大量软件漏洞都与非可信数据传播相关.非可信数据传播分析的漏洞利用检测系统将从网络用户输入或配置文件中获得的非可信数据标记为污染数据,使用信息流方法分析污染数据的传播范围,对可能使用污染数据的函数使用多种策略进行污染检查.借助开源的虚拟机代码实现动态信息流跟踪的漏洞检测原型系统,并优化了漏洞利用检测过程.     

Community Detection in Complex Networks

With the rapidly growing evidence that various systems in nature and society can be modeled as complex networks, community detection in networks becomes a hot research topic in physics sociology, computer society, etc. Although this investigation of community structures has motivated many diverse algorithms, most of them are unsuitable when dealing with large networks due to their computational cost. In this paper, we present a faster algorithm ComTector which is more efficient for the community detection in large complex networks based on the nature of overlapping cliques. This algorithm does not require any priori knowledge about the number or the original division of the communities. With respect to practical applications, ComTector is challenging with five different types of networks including the classic Zachary Karate Club, Scientific Collaboration Network South Florida Free Word Association Network, Urban Traffic Network North America Power Grid and the Telecommunication Call Network. Experimental results show that our algorithm can discover meaningful communities that meet both the objective basis and our intuitions.     

一种基于局部信息的社区发现方法

针对复杂网络中难以发现小社区的问题,在CNM算法的基础上,提出一种利用局部信息进行社区挖掘的方法。定义节点的强度及节点对社区的贡献,改进模块度使该方法能适用于带权网络。利用社区局部信息得到小社区集合,将小社区集合作为CNM算法的输入,计算小社区间的模块度增量,凝聚模块度增量小的小社区,并得到最终结果。实验结果表明,该方法具有较高的社区模块度和算法执行 效率。     

基于话题综合因子分析的语义社会网络社区发现算法

针对一般社会网络社区发现算法仅考虑各节点的邻接关系,所划分的社区仅为一元关系社区,不能代表社区成员的语义相似性且无法处理具有多元语义话题的语义社会网络社区发现问题,提出基于话题因子分析的语义社会网络社区发现算法.该算法将节点的多元信息抽象为话题,先以多元话题综合因子作为节点话题信息度量,以节点间的话题密度差异作为节点聚合方向,构建初始社区结构;再以最大化社区内部话题信息相似度和最小化社区外部话题信息相似度为目标建立语义社区发现的目标函数及节点变动的代价函数;再以初始社区结构和代价函数作为初始解和判断准则,以节点变动的代价函数值为参数,建立全局优化的模拟退火策略优化语义社区结构,实现语义社会网络的语义社区发现;最后通过实验分析验证了算法的有效性.     

异质信息网络中基于元路径的社团发现算法研究

实际的网络化数据往往包含多种类型的对象和关系,采用异质信息网络可以更好地对其建模,因此异质信息网络分析逐渐成为数据挖掘的研究热点。虽然同质信息网络中的社团发现已经被深入研究,但是异质信息网络中的社团发现还很少被研究。该文研究异质信息网络中的社团发现问题,提出了一个新的社团发现算法框架HCD(heterogeneous community detection)。该框架由两部分组成: 基于单条元路径的社团发现算法HCD_sgl和融合多条元路径的社团发现算法HCD_all。HCD_sgl首先确定在给定元路径下所有节点的初始标签,再利用改进的标签传递算法进行最终的社团发现;HCD_all是在HCD_sgl的基础上将基于多条元路径的社团发现结果进行融合。通过在真实数据集和人工数据集上的实验验证了HCD算法的有效性。