基于SA—LEN的网络社区发现的研究

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基于SNS的社交网络分析与挖掘

基于SNS的社交网络分析与挖掘近年来，社交网络的兴起使得人们间的联系更加紧密，信息传递更加快捷。

随着SNS（Social Networking Services）平台的发展和普及，社交网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

在这个庞大的网络中，每个人的行为和交往都被记录下来，这也为社交网络分析和挖掘提供了庞大的数据来源。

什么是社交网络分析（SNA）？其实SNA是在聚焦于整体网络中的对象之间相互作用的量化探究。

总体而言，SNA是对社交网络中的行为、关系、流程和模式进行描绘、分类和量化的科学领域。

这个操作同样可以被看成市场营销、品牌推广、目标受众分析中的一个工具。

社交网络分析的一个重要应用是社交网络挖掘。

社交网络挖掘是指从社交网络中挖掘出有价值的信息，例如：人际关系、人的特征、人口统计数据等。

这些信息可以被应用于政策制定、商业竞争、舆论引导、社会研究等方面。

下面，我们来介绍 SNS中的社交网络分析和挖掘。

1、分析用户行为社交网络的基本元素是“用户”，因此对用户行为的分析是社交网络分析的核心。

SNS平台让用户可以用丰富的表达方式来分享自己的动态、情感、知识等。

通过对用户发布的内容、行为轨迹等进行分析，可以更好的了解用户个性、兴趣爱好、朋友关系等。

在商业竞争中，这些信息可以被用来进行目标用户定位和精细营销。

2、分析用户社交关系“网络中有人”是社交网络的特征之一，而社交关系就是衡量这种连接和交互的方式。

社交关系的研究是社交网络分析的重点之一，关注内容涉及两个方面：社交关系的建立、发展和维护，以及关系对用户行为和心理状态的影响。

通过对用户社交关系的分析和挖掘，可以了解社交关系的内在结构和演化规律，洞察其中存在的模式和不规则的变化，揭示网络中存在的隐性力量。

3、分析人口统计数据社交网络中的人口统计数据组成了整个网络中节点的构架。

通过分析人口统计数据，可以了解网络的规模、密度、聚集程度等特征，洞察人群的结构和存在的不平衡。

基于人工智能的社区发现方法[发明专利]

专利名称：基于人工智能的社区发现方法专利类型：发明专利
发明人：马涛
申请号：CN201910830477.5
申请日：20190904
公开号：CN110610434A
公开日：
20191224
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种基于人工智能的社区发现方法，该方法包括：以用户节点为顶点，社交关系为边，建立社交网络图；将随时间变化的社交网络图组成时间演进网络；对所述时间演进网络进行划分，确定关键时间点；将不同时间段下子网络的编码代价进行累加，得到时间演进网络的编码代价；通过最小化所述编码代价，将社交网络分解成同质分区。

本发明提出了一种基于人工智能的社区发现方法，在面对具有链路缺失或具有噪声数据的网络时，有效降低了网络突变和累加误差对社区发现精度的影响，不仅考虑节点直接邻居的影响，还考虑间接邻居的影响，从而降低算法对邻域阈值参数的敏感性，有效提高社区归属结果的准确性。

申请人：成都威嘉软件有限公司
地址：610000 四川省成都市高新区石羊工业园
国籍：CN
代理机构：北京天奇智新知识产权代理有限公司
代理人：杨春
更多信息请下载全文后查看。

社交网络分析中的社区发现方法

社交网络分析中的社区发现方法社交网络已经成为现代人不可或缺的一部分，它们不仅仅是交流和分享的工具，也是一种互联技术，可以帮助我们更好地理解社会和人际关系。

通过社交网络分析，我们能够深入了解人们之间的互动模式和行为特征。

而社区发现是社交网络分析中最为重要的研究内容之一。

社交网络分析（SNA）是一种分析社会和组织结构的方法，采用图论和网络科学的技术，可以揭示人们之间的连接和关系、社会网络的结构和特征，对探寻社会规律和社会现象等方面有着非常广泛的应用。

而在社交网络中进行社区发现则是SNA的一种重要研究方法。

社区发现是指在社交网络中，通过对用户关系进行分析，将用户划分为不同的社区，以便更好地研究、分析和预测用户的行为和趋势。

社区发现可以帮助我们理解社交网络的结构和组织形式，并为在线社交网络的优化和管理提供有力的支持。

在社交网络中进行社区发现的方法有很多种，下面我们将介绍其中常用的几种方法。

1. 基于模块度的方法模块度是社交网络中社区发现常用的重要参数之一。

它可以用来度量网络结构中社区化程度的指标，通过计算社区内部节点之间的连通度与社区之间的连通度之比，可以获得一个区间在[-1,1]之间的模块度值。

模块度值越接近于1，代表社交网络中的社区分割越明显，模块度值越接近于0，代表社交网络中的用户越是松散分布。

利用模块度，我们可以采用Bottom-up，Top-Down和Louvain 双向贪心等方法进行社区发现。

这种方法能够发现社交网络中的精细社区结构，并能够探索社交网络中的潜在模式。

2. 基于谱聚类的方法谱聚类是一种基于线性代数的聚类算法，其核心理念是利用图论的思想将社交网络中相似的用户归为一类。

谱聚类可以将用户划分为多个不同的聚类群体，且能够保证各个聚类群体之间的距离较远，可以更好地发现社交网络中的隐藏关系。

此外，谱聚类还具有扩展性和威力等许多优点，使得它成为了社交网络中的跨学科应用案例。

3. 基于模型的方法除了模块度和谱聚类这种聚类方法，还有另一种基于模型的方法：概率模型。

网络数据挖掘中的社区发现方法比较分析

网络数据挖掘中的社区发现方法比较分析在当前信息爆炸的时代，互联网发展迅猛，网络数据也呈现爆炸式增长。

对这些海量的网络数据进行分析和利用，就需要使用到网络数据挖掘的技术。

社区发现是网络数据挖掘中的一个重要研究领域，旨在找到网络中具有紧密联系的节点集合，有助于揭示网络结构和了解网络中的群体行为。

本文将对当前常用的网络社区发现方法进行比较分析。

一、基于模块性的方法1.1 Clauset-Newman-Moore算法Clauset-Newman-Moore（CNM）算法是一种基于模块性的社区发现方法。

该算法通过最大化网络中的模块性指标来划分社区，从而得到合理的社区结构。

虽然该算法有较高的计算复杂度，但在小型网络上表现良好。

1.2 Girvan-Newman算法Girvan-Newman（GN）算法是一种基于边介数的社区发现方法。

该算法通过删除网络中的边，并计算删除边后网络的模块性变化来判断边的重要性。

根据边的重要性进行递归删除，最终得到社区结构。

该算法计算简单，但在大型网络上效果较差。

二、基于邻接矩阵的方法2.1 Newman-Girvan方法Newman-Girvan（NG）方法是一种基于邻接矩阵的社区发现方法。

该方法通过计算网络中节点对之间的最短路径长度和最短路径条数，来确定节点的社区归属。

该方法简单有效，但在网络规模较大时计算复杂度较高。

2.2 谱聚类算法谱聚类算法是一种基于图拉普拉斯矩阵的社区发现方法。

该算法通过对网络的拉普拉斯矩阵进行特征值分解，得到特征向量，并将特征向量作为节点的特征向量表示。

通过对特征向量进行聚类，得到网络的社区结构。

该算法计算复杂度较高，但在网络规模较大时效果较好。

三、基于模块性优化的方法3.1 Louvain算法Louvain算法是一种基于模块性优化的社区发现方法。

该算法通过不断地将节点从一个社区移到另一个社区，并计算模块性的变化来确定节点的社区归属。

该算法具有较高的计算效率和较好的精度，在大规模网络上应用广泛。

引文语义链网络的社区发现研究

2.学位论文张莹椭圆曲线签密方案及其在基于网络服务DIDS中的应用2007
随着互联网的发展,信息共享已经被大多数网络使用者所接受,这使得信息安全问题日益突出,保证网络信息安全的关键是密码学技术。1976年Diffie和Hellman提出了公钥密码的概念,由于这一概念的引入使得信息安全技术得到了迅猛的发展。椭圆曲线密码系统由Koblitz和Miller在1985年独立提出,经过十多年的安全性论证,于本世纪初开始步入应用领域。相对于比较成熟的RSA,椭圆曲线公钥密码体制使用较小的密钥长度可以达到与RSA同样的安全强度,这使得它成为国内外学者研究的热点。
,针对这两个过程,人们已经提出了许多算法,如:贝叶斯分类、基于规则的分类、关联分类、k均值聚类、层次聚类等。这些传统的方法中普遍对用户的相关领域知识有一定的要求,用户对参数的输入很大程度上影响了算法的结果。为了改进这个问题,使数据挖掘任务能够自动的进行,人们提出了基于进化算法的数据挖掘算法。遗传编程是进化算法的一个分支,其主要思想来源于生物的进化。NilsAall Baricelli在1954年首先提出了遗传编程。1980年,Stephen F.Smith发表了关于遗传编程的实验结果。Nichael L.Cramer和Jurgen Schmidhuber分别于1985年和1987年发表论文提出了现代进化编程。John R.Koza对遗传编程作出了重要的拓展,并在1992年发表论文指出,遗传编程应该被视为遗传算法的一个分支而不是特例,John R.Koza被认为是遗传编程的先驱。<br>
Web数据挖掘可分为三种类型,即:Web使用挖掘、Web结构挖掘和Web内容挖掘,而挖掘用户的频繁访问序列是发现用户的访问模式的主要方法,也是Web使用挖掘的一项重要任务。Web使用挖掘可以从Web日志或访问者的行为中发现知识,并且可以从不同用户的访问中发现不同用户的行为之间的内在关系。挖掘的结果可以用于改进Web站点的设计和向用户提供服务的方式,以尽可能地满足不同用户的需求。本文在深入研究了OLTP、OLAP数据库的设计特点和Web日志挖掘的已有算法及其相关知识的基础上,对原AprioriAll算法进行了改进。在Web日志挖掘过程中,通过对Web日志数据按“用户维”进行切片,不仅可以将所有用户看作一个整体进行挖掘,而且还实现了对不同的用户个体的行为进行独立地挖掘,从而使挖掘出的结果能够满足对用户个性化使用的需求。这一改进同时实现了对Web日志的增量挖掘,使对Web日志的动态挖掘成为可能。实验表明,改进后的算法较原算法减少了挖掘过程中候选集的大小和对数据库的扫描次数,使时空效率得以提高。

复杂网络中的节点分类与社区发现研究

复杂网络中的节点分类与社区发现研究一、引言网络结构的分析已经成为了最广泛研究的领域之一，特别是对于复杂网络的研究而言，“节点”和“社区”是研究的最基本问题之一。

本文将主要介绍复杂网络中节点分类和社区发现研究的相关概念、方法和应用。

二、复杂网络网络中包含大量的节点和边，我们将其中的节点表示为V={v1,v2,…,vn}，边为E，当一条边连接了两个节点时，它们就存在一种关系，例如友情、物理接触、信息交流等等。

这些关系构成了网络的拓扑结构，而通常在现实生活中，网络的结构都是非常复杂的。

其中最显著的特点是具有高度的连通性、较高的聚类系数和多项式度分布性。

三、节点分类3.1 概念节点分类是通过解析网络中节点数量、类型、结构、属性等信息，将这些节点划分到不同的组中，从而为数据降维、特征提取、网络分析和可视化等应用提供了有力支持。

对于节点分类而言，最常用的方法就是贪心算法和模块性最优化算法。

（1） Node2Vec算法Node2Vec算法是一种基于深度学习的节点分类算法，其主要思想是利用节点的前后设置，学习节点嵌入的表征。

首先通过随机游走模型生成节点序列，然后通过负采样生成负样本，利用Skip-Gram模型训练生成词向量感知器，最终得到每个节点的表征向量。

（2）社区邻居划分算法社区邻居划分算法是一种基于社区最佳化搜索的节点分类方法，其主要思想是先划分所有节点成为不同的社区，然后通过计算每对社区块间的modularity值继续进行两两合并，直至达到最终的目标。

该方法具有精度高、可扩展、可适应性等特点，在多种应用中得到广泛的应用。

四、社区发现4.1 概念社区发现是一种根据网络的拓扑结构探测其内部隐含的社区组织结构的方法，它的基本思想是，将网络中的节点划分为几个有紧密联系的节点集合，以识别出每个集合中的“社区”；而不同的社区之间往往不会有过多联系。

社区发现方法主要分为聚类法、划分法和混合法三大类。

（1）基于谱的Clustering算法基于谱的Clustering算法是一种利用谱理论的社区发现算法，其核心思路是，通过网络的特征矩阵，求得其Laplacian特征向量，并对其进行聚类分析。

基于图神经网络的社区发现方法研究

基于图神经网络的社区发现方法研究社区发现是复杂网络分析中的一个重要问题，它旨在识别网络中具有紧密连接的节点子集，这些子集在网络中相互连接紧密，而在网络之外连接较松散。

社区发现方法在社交网络分析、生物信息学和推荐系统等领域具有广泛的应用。

近年来，随着图神经网络的发展，基于图神经网络的社区发现方法成为研究的热点。

图神经网络是一种能够学习节点表示的深度学习模型，它能够将节点的结构信息和属性信息进行融合，从而更好地表征网络的拓扑结构。

在基于图神经网络的社区发现方法中，首先需要构建图模型，将网络中的节点和边转换为图中的节点和边。

然后，通过图神经网络模型学习节点的表示，将节点的结构信息和属性信息进行融合。

最后，利用学习到的节点表示，通过聚类算法将节点划分到不同的社区中。

基于图神经网络的社区发现方法相比传统的基于模块度的方法具有以下优势。

首先，图神经网络能够更好地学习节点的表示，能够捕捉到节点之间的复杂关系，而传统方法只能基于节点的度量进行划分。

其次，图神经网络能够利用节点的属性信息，对网络进行更准确的划分。

传统方法只能基于节点的拓扑结构进行划分，无法利用节点的属性信息。

最后，基于图神经网络的方法能够处理大规模网络，具有较好的可扩展性。

然而，基于图神经网络的社区发现方法仍然存在一些挑战。

首先，图神经网络的训练时间较长，需要大量的计算资源。

其次，图神经网络的模型参数较多，容易过拟合。

此外，图神经网络的结果解释性较差，难以解释社区划分的原因。

综上所述，基于图神经网络的社区发现方法在复杂网络分析中具有广泛的应用前景。

未来的研究可以进一步改进图神经网络的训练效率和模型参数，提高方法的可解释性，以应对不同领域中的社区发现问题。

复杂网络中社区发现算法的研究

复杂网络中社区发现算法的研究随着互联网的发展，人们对于网络的依赖越来越高，网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

大量的信息被不断地产生和分享，网络中的各种社交网络也得以形成。

但是，随着网络的扩张，网络结构的复杂性也不断增加，这给社区发现带来了不小的挑战。

社区发现，即在网络中寻找具有相似特征的节点组成的集合，是研究网络结构的热门领域之一。

它广泛应用于社交网络、生物网络、互联网等各种领域。

社区发现的算法种类繁多，每种算法都有其独特的优点和不足。

目前，主流的社区发现算法主要分为以下几类：1. 基于连边的社区发现算法这种算法的基本思想是将网络中的边分成不同的子群，然后将同一子群中的节点分为同一社区。

以Girvan-Newman算法为例，其首先计算网络中所有边的介数(Betweenness)值，将介数值最大的边删除，再重新计算介数值，重复操作直到所有边都被删除，最终得到多个社区。

2. 基于聚类的社区发现算法这种算法将网络中的节点聚类成不同的组，要求同一组节点的相似度高于不同组节点的相似度。

常用方法有K-Means、DBSCAN、OPTICS等。

3. 基于模块度的社区发现算法这种算法的基本思想是通过计算网络中节点的聚集程度，将节点划分为不同的社区。

模块度算法是目前最为流行的基于模块度的社区发现算法。

虽然目前已有很多社区发现算法被广泛应用于各个领域，但是社区发现仍然存在很多挑战。

首先，网络结构的复杂性增加了社区发现算法的难度，使得一些算法只适用于特定类型的网络。

其次，现有的算法在处理较大规模的网络时计算效率较低。

最后，社区发现结果的可解释性似乎仍然不够理想。

为了解决这些问题，社区发现算法的研究需要深入探索以下方面：1. 改进社区发现算法一方面，需要对现有的算法进行改进，提高其适应各种类型网络的能力。

另一方面，还需要发展出更有效的算法，提高计算效率和社区可解释性。

2. 融合多种算法社区发现算法的精度往往与算法的类型有关。

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ＳＡ— ＬＥＮＢａｓｅｄＮｅｔｗｏｒｋＣｏｍｍｕｎｉｔｙＤｅｔｅｃｔｉｏｎ
ＧＵＹｉｒａｎ，ＳＵＮＨＵｉ（Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎｃｏｌｌｅｇｅ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００００，Ｃｈｉｎａ）
ｓｏｆｔｗａｒｅ
０引言
现代社会已经进入了一个信息爆炸的时代，互联网的发展使信息无处不在。很多厂家海量投放的广告信息很多时候都是被大部分人忽略，让每次广告的投放都变成了类似“ 广而告之” 的大手笔，不仅没有达到预期的广告效果，广告费用的浪费也是极大的，这也就衍生出精准营销的概念。精准营销的关键在于如何精准地找到产品的目标群体，再让产品深入到消费者心中，让消费者认识、了解、信任到最终依赖产品。针对目标组织团体进行重点宣传活动，就涉及到社区以及社区发现Ｅｌｉ的概念。因此，必须首先分析社会网络中的社区，在许多情况下，社区并不显性存在，而是隐藏在诸多繁杂的关系背后。如果我们能挖掘出隐藏的社区，可以充分利用个人与社区关系，深入开发利用。借助社区发现技术即可解决此问题。
摘要：构建了一种ＬＲ — Ｓ复合网络，分别提取了Ｌ — ＩＲＳ网络中的最短路径长度和Ｒ —
ＲＴＣＳ网络中的活跃度两个元素，提出了一种新的节点间相似度评价函数ＳＡ－ＬＥＮ
及基于节点相似度的社区划分算法。通过对多种计算机生成网络和自然网络实验发

＿基于ＳＡ — （Ｌ南京Ｅ邮Ｎ电大顾的学亦自网然动化，络孙学院社，晖南区京２１发００现）的研究
现，本文的ＳＡ— ＬＥＮ的网络社区发现算法具有较高准确性。
关键词：相似度；活跃度；ＳＡ— ＬＥＮ相似度；社区划分；网络仿真软件中图分类号：ＴＰ１８文献标识码：Ａ
第１２卷第２期
２０１５年６月
复杂系统与复杂性科学
ＣｏＭＰＬＥＸＳＹＳＴＥＭＳＡＮＤＣｏＭＰＬＥＸＩＴＹＳＣＩＥＮＣＥ
Ｖｏ１．１２ＮＯ．２
Ｊｕｎ．２Ｏ１５
文章编号：１６７２— ３８１３（２０１５）０２ — ００８５ — ０６；ＤＯＩ：１０．１３ａｏ６／ｊ．ｉ６７２ — ３８１３．２０１５．０２．０１３