一种基于社交网络的社区关键节点的最短路径算法①
两点之间最短路径算法
两点之间最短路径算法（实用版）目录1.算法简介2.常用算法3.算法应用4.算法优缺点正文【算法简介】两点之间最短路径算法是一种计算图（例如地图、社交网络等）中两个节点之间最短路径的算法。
在实际应用中，找到最短路径可以帮助我们节省时间、金钱和资源。
这类算法有很多种，如 Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法和 Bellman-Ford 算法等。
【常用算法】1.Dijkstra 算法：该算法使用贪心策略，每次选择距离起点最近的节点进行扩展，直到到达终点。
它适用于有向图和无向图，但不适用于存在负权边的图。
2.Floyd-Warshall 算法：该算法使用动态规划策略，通过计算每个节点到其他所有节点的距离，来寻找最短路径。
它适用于有向图和无向图，也可以处理负权边，但不适用于存在负权环的图。
3.Bellman-Ford 算法：该算法结合了 Dijkstra 算法和Floyd-Warshall 算法的优点，可以在存在负权边的图中寻找最短路径，同时可以检测出是否存在负权环。
【算法应用】两点之间最短路径算法在现实生活中有很多应用，例如：1.地图导航：通过计算用户所在位置与目的地之间的最短路径，帮助用户规划出行路线。
2.社交网络：计算用户与其好友之间的最短路径，以便更快速地传递信息或找到共同的兴趣点。
3.物流配送：计算货物从产地到销售地的最短路径，以降低运输成本和提高效率。
【算法优缺点】优点：1.可以处理大规模的图结构。
2.可以找到最短路径，有助于节省时间和资源。
缺点：1.对于大规模的图，计算复杂度较高，可能导致计算速度较慢。
2.对于存在负权环的图，Bellman-Ford 算法也无法找到最短路径。
最短路径实际生活中的应用
最短路径实际生活中的应用
最短路径算法是一种常用的图论算法，可以在图中寻找两个节点之间最短的路径。
在实际生活中，最短路径算法可以被应用于多种场景，下面将列举几个例子：
1.导航系统
众所周知，导航系统是基于地图数据实现的，而地图就是一个图。
最短路径算法可以帮助导航系统找到两个地点之间最短的路径，并在地图上标出路线，为司机提供导航服务。
2.物流配送
在物流配送过程中，物流企业需要将货物从仓库运送到客户处。
最短路径算法可以帮助物流企业确定货车的行驶路线，节约时间和成本。
此外，最短路径算法还可以帮助物流企业规划仓库的位置，让仓库与客户的距离更近，提高效率。
3.电力网络
电力网络中的电线杆和变电站可以看作是节点，它们之间的电线可以看作是边。
最短路径算法可以帮助电力公司确定电线的布局，让电线的长度更短，降低电力损耗和成本。
4.社交网络
社交网络中的用户可以看作是节点，他们之间的关注和好友关系可以看作是边。
最短路径算法可以帮助社交网络推荐好友或者关注对象，让用户之间的连接更加紧密。
总之，最短路径算法在实际生活中有着广泛的应用，它可以帮助
我们优化决策，提高效率和降低成本。
基于社交网络的社区发现算法研究
基于社交网络的社区发现算法研究毋建军【摘要】随着社交网络的快速发展及应用，围绕社交网络用户及信息交互自发形成的网络社区已经成为当前社交网络研究领域的重要分支，并取得了许多研究进展及成果，但仍然存在许多挑战及问题。
本文从网络社区研究的网络结构、网络信息、时间三个重要因素考虑，在网络社区的定义、特性的基础上，分类、对比了典型的社区发现模型、算法及社区划分评价方法，并对其存在的问题及未来发展方向进行了分析探讨。
%Along with the rapid development and application of social communication network , online community centering on social communication network users and information interaction becomes an important branch in the field of social communication networkstudy.Although many results have been made , there are many challenges and problems .Considering network structure , network infor-mation and time , this paper analyzes and compares typical community discovery models , algorithms and evaluation methods based on the definitions and features of network community , and discusses the problems and future development direction .【期刊名称】《长春大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(026)003【总页数】5页(P35-38,43)【关键词】社交网络;社区算法;动态社区;SNS分析【作者】毋建军【作者单位】北京政法职业学院信息技术系，北京102628【正文语种】中文【中图分类】TP391随着Twitter、Facebook、新浪微博、人人网、微信等社交网络的广泛应用，社交网络大数据集合孕育而生，在大数据基础上，不同领域、学科的研究人员基于社交网络的链接结构、用户交互行为、信息扩散传播等方面，进行了社交网络用户关系挖掘、信息扩散传播的机制分析、网络结构变迁、新型(网络)虚拟关系演化等基础性问题的研究。
社会网络分析中的关键节点识别方法
社会网络分析中的关键节点识别方法社会网络分析是一种研究社会系统中人际关系的方法，它可以帮助我们理解个体之间的联系以及整个网络的结构。
在社会网络中，有些节点扮演着非常重要的角色，称为关键节点。
关键节点的识别对于我们深入研究社会网络的性质和效果至关重要。
本文将探讨社会网络分析中的关键节点识别方法。
一、中心性度量中心性度量是一种常见的关键节点识别方法。
它通过计算节点在网络中的重要程度来确定关键节点。
其中最常见的中心性度量方法有以下几种。
1.度中心性（Degree Centrality）度中心性是指节点在网络中与其他节点之间的连接数量。
具有高度中心性的节点通常与许多其他节点相连，因此对整个网络的结构有着较大的影响力。
识别具有最高度中心性的节点可以帮助我们找到在社会网络中拥有广泛人脉和资源的人。
2.接近中心性（Closeness Centrality）接近中心性是指节点与其他节点之间的平均最短路径长度。
接近中心性较高的节点意味着该节点与其他节点之间的距离较短，信息传播和资源传递更加迅速高效。
通过识别具有较高接近中心性的节点，我们可以找到社会网络中信息传播最迅速的关键节点。
3.中介中心性（Betweenness Centrality）中介中心性是指节点在网络中充当信息传递的桥梁角色的程度。
具有高中介中心性的节点意味着它是信息流动的关键媒介，能够在不同节点之间传递信息并维持网络的连通性。
通过识别具有高中介中心性的节点，我们可以找到在社会网络中发挥重要桥梁作用的关键节点。
二、社团检测算法除了中心性度量之外，社团检测算法也是一种有效的关键节点识别方法。
社团是指在社会网络中具有紧密连接的节点群体。
识别社团有助于我们理解社会网络中各种子群体的组织结构以及它们之间的互动关系。
下面介绍几种常见的社团检测算法。
1.模块性优化算法（Modularity Optimization）模块性优化算法是一种常用的社团检测方法，它通过最大化网络内部节点之间的连接强度，同时最小化不同社团之间的连接强度，来划分社团。
的应用社交网络分析最短路径规划等
的应用社交网络分析最短路径规划等社交网络分析在应用领域广泛应用，其最短路径规划算法被广泛研究和应用。
本文将介绍社交网络分析及其应用，并探讨最短路径规划的相关概念和算法。
一、社交网络分析的概述社交网络分析是研究个体之间关系的一种方法，通过构建和分析一个社交网络图，可以探索人际关系的结构、信息传播的路径和网络中个体的重要性等信息。
社交网络图由节点和边组成，其中节点代表个体，边代表个体之间的关系。
在社交网络分析中，可以使用各种指标来评估节点的重要性，如度中心性、介数中心性和接近中心性等。
这些指标可以帮助我们识别社交网络中的关键个体和关键路径。
二、社交网络分析的应用1. 社交关系挖掘社交网络分析可以揭示个体之间的关系，并进一步挖掘出隐藏在网络中的社交关系。
通过分析社交网络中的节点和边，可以发现潜在的合作关系、社区结构和信息传播路径等。
2. 影响力分析社交网络分析可以用于评估个体在网络中的影响力。
通过分析个体的度中心性、介数中心性和接近中心性等指标，可以识别出网络中的关键节点和影响力节点。
这对于社交媒体营销、信息传播和舆情监测等领域具有重要意义。
3. 舆情分析社交网络分析可以帮助企业和组织了解公众对其产品或服务的态度和反馈。
通过分析社交网络中的用户评论和互动行为，可以识别出关键问题、热点话题和用户群体的情感倾向，为企业决策提供参考。
三、最短路径规划的概述最短路径规划是在图论中研究的一类问题，旨在寻找两个节点之间的最短路径。
在社交网络分析中，最短路径规划可以用于寻找两个个体之间的最短社交路径，进而揭示他们之间的联系和信息传播路径。
最短路径规划算法有多种，其中最著名的是迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
迪杰斯特拉算法适用于单源最短路径问题，能够有效地计算出一个节点到图中其他节点的最短路径。
而弗洛伊德算法适用于多源最短路径问题，可以计算出图中任意两个节点之间的最短路径。
四、最短路径规划在社交网络分析中的应用1. 社交路径推荐最短路径规划可以用于社交路径的推荐。
社交网络分析中的关键节点检测方法
社交网络分析中的关键节点检测方法社交网络是一种由节点和它们之间的关系构成的网络结构，可以用来研究人际关系、信息传播、疾病传播等社会现象。
在社交网络分析中，关键节点的检测是一项重要的任务，因为关键节点可以影响整个网络的稳定性和功能。
关键节点是指对网络结构具有重要影响力的节点，其在网络中的位置和特征使得它们对信息传播、流量控制、舆论引导等具有重要影响。
因此，精确地检测关键节点对于了解社交网络的结构和功能至关重要。
目前，社交网络分析中存在着多种关键节点检测方法，下面将介绍几种常用的方法。
1. 度中心性（Degree Centrality）方法：度中心性是最简单也是最直观的关键节点检测方法之一。
节点的度是指与该节点直接相连的边的数量。
度中心性方法认为，度越高的节点越重要，因为它们与更多的节点相连，具有更大的信息传播和控制能力。
这种方法忽略了节点之间的路径结构，适用于规模较小、结构简单的社交网络。
2. 近邻中心性（Closeness Centrality）方法：近邻中心性方法通过计算节点到其他节点的平均最短路径长度来衡量节点的重要性。
节点到其他节点的路径越短，说明它距离其他节点更近，具有更高的信息传播速度和控制能力。
这种方法考虑了节点之间的路径长度，适用于规模较大、结构较复杂的社交网络。
3. 介数中心性（Betweenness Centrality）方法：介数中心性方法通过计算节点在网络中的最短路径上出现的次数来衡量节点的重要性。
在一个社交网络中，某个节点的介数中心性高，说明它在节点之间的信息传递和交流中起到了中介的作用，具有较大的影响力。
这种方法能够识别出网络中的潜在“桥梁”节点，具有重要的信息传播和影响能力。
4. 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）方法：特征向量中心性方法将节点的重要性定义为与其相连的节点的重要性之和。
节点与其他重要节点相连，将会获得更高的特征向量中心性。
这种方法考虑了节点相互之间的影响力，能够发现具有高度影响力和控制能力的节点。
一种基于社团结构寻找社交网络中任意两点最短路径的方法[发明专利]
![一种基于社团结构寻找社交网络中任意两点最短路径的方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/cc2c06d943323968001c92c6.png)
专利名称：一种基于社团结构寻找社交网络中任意两点最短路径的方法
专利类型：发明专利
发明人：宋春瑶,柴娅乐,乜鹏,袁晓洁
申请号：CN201810174201.1
申请日：20180301
公开号：CN108319727A
公开日：
20180724
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种基于社团结构寻找社交网络中任意两点最短路径的方法。
社交网络往往可以用带权无向图模型来表示，其中图中每个点代表个人，每条边代表人与人之间的联系，联系越紧密，边上的权重越大，两点距离越短。
本发明旨在提出一种能快速返回误差范围内任意两点间最短路径的两阶段方案，包括：预处理阶段，首先改进现有的结构化聚类算法，使其适用于带权图，并对图进行社团划分；然后根据社团划分结果构建超图，其中原图中每个社团对应超图中的超点，社团之间的联系对应超图中的超边，并根据选取的地标节点估算超边的长度；在线查询阶段，根据两点所在的社团相对位置不同，利用超图缩小搜索范围，返回两点间的估算最短路径。
申请人：南开大学
地址：300071 天津市南开区卫津路94号
国籍：CN
代理机构：天津耀达律师事务所
代理人：侯力
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社交网络中的信息传播路径分析研究
社交网络中的信息传播路径分析研究社交网络在当今社会已经成为了人们生活中不可或缺的一部分，它使得信息传播的速度和范围变得更快、更广泛。
因此，对于社交网络中的信息传播路径实现深入研究，在解析信息的真实性、有效性等方面发挥着至关重要的作用。
一、社交网络的信息传播路径社交网络中信息的传播路径通常为以下几种：1、目标路径：通过某个用户活跃的社交网络来传播信息，目的是为了达到更多的人。
这通常是通过向一个特定用户发送信息，然后让该用户将信息转发给他/她的朋友。
2、最短路径：一些人在社交网络中的位置比其他人更重要，如果想在社交网络中快速传播信息，则选择最短路径。
3、群体路径：将信息传播给一个社交网络中的群体，通常是与一个特定群体联系更紧密的人。
二、社交网络中的信息传播算法社交网络中的信息传播可以通过下面的算法或方法实现：1、广度优先搜索：该算法以广泛的搜索方式为基础，在社交网络中迭代定位不同的位置。
这种搜索方式通常适用于目标路径和最短路径。
2、贪婪算法：贪婪算法通过使用预测模型，基于他们的行为来决定哪些用户更有可能转发信息，从而为信息传播提供了更好的机会。
3、两步流行度法：该算法会先预测哪些信息会在社交网络中获得更好的流行度。
而后，在这个信息的应用程序中，通过向那些觉得最感兴趣并有可能转发该信息的用户发送信息。
4、基于节点状态的算法：这个算法是基于从社交网络中某些节点开始的传播。
这种方法依赖于模拟，在社交网络中确定哪些节点更可能成为信息的源头。
三、信息传播路径分析的应用基于对社交网络中信息传播路径的研究及其算法，可以实现以下应用：1、增强信息传播：对于信息传播的需要，这个主要解决了信息传播难度和流行度的问题。
通过筛选贪婪用户，并将信息发送给他们，最终实现通过他们将信息在社交网络中广泛传播的目的。
2、确定最佳广告途径：对于企业来说，社交网络已成为品牌推销的重要渠道，他们可以通过研究社交网络中的信息传播路径，从而找到最适合其目标受众的广告途径。
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社交网络可以描述为图的应用,基于此类算法来分析社交网络的相关性质,而分析的基础为计算社交网络中的最短路径,计算过程具有复杂性和性能方面等问题。
Milgram [1]提出的
“六度分离”性质,就是对社会网络最短路径长度的假设;许多聚类算法也需要节点之间的距离或最短路径信息[2],如Girvan-Newman 算法[3]等.都是典型的最短路径查找问题。
1 社交网络关键节点定义
社交网络最理想的核心节点,即认为与网络中所有节点均有边相连接的节点为最重要的核心节点,如星形网中的中心节点显然是网络中最重要的“核心节点”,可以通过重点保护这些核心节点提高整个网络的可靠性,也可以通过攻击这些“薄弱环节”达到摧毁整个网络的目的。
然而在社交网络是一个稀疏矩阵,各个社区之间的连接少,而社区内信息交流量大。
定义:如果一个节点属于整个社交网络中关键节点,那么这个节点也属于某个社区的关键节点;同理,如果一个节点属于某个社区的关键节点,一定属于全局关键节点集。
关键节点集用P s ,而社区中关键节点集用P i k ,节点用P i 来表示。
P i ∈P i k <=> P i ∈P s (1)
其中k表示社区号,i表示节点号,一般一个社区至少有一个关
键节点。
2 基于社区关键节点的Dijkstra 算法
该文提出了在现实网络中关于最短路径规律的一个假设,在实际研究发现对于全局关键节点,到各点的距离仍然也是存在不可预测性,因此,提出到各个社区的关键节点,局部关键节点的最短路径问题研究。
可以提高网络的传播速率和效率,也可降低信息不成功到达率,从而提高用户的满意度。
便于对社区结构更加了解,先要确定在社区中连接处部社区的最短路径的通路,在图1中,A社区中A16节点与B社区中B7相连接,实现了A社区与B社区的相连,这A1到A16的路径,B7到B1的路径都是最短路径,其它社区也是类似。
如果社区中存在多条与其它社区相连的连接,那么在这些多条连接线中选择一条两者相加最短的那条。
如图2所示,D(A1,A18)+D(B1,B17)< D(A1,A8)+D(B1,B7),则选择A1—A18—B17—B1作为最优路径。
定理:社区网络中节点的到各社区关键节点的最短路径必定在这些社区中最短路径的链路中的节点上。
证明:假设在D社区中存在一个节点D18到其它的关键节点的最短路径D(D18,D8)+D(D18,D1)> D(D1,D8),很显然,D8比D18的距离更短,所以说明社区网络中节点的到各社区关键节点的最短路径必定在这些社区中最短路径的链路中的节点上。
Dijkstra算法用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。
主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点
DOI:10.16661/ki.1672-3791.2017.10.223
一种基于社交网络的社区关键节点的
最短路径算法①
付东炜
(重庆工商大学融智学院 重庆 401320)
摘 要:随着社交网络的兴起,对于社交网络分析算法的性能提出了更高的要求和现实网络中最短路径的分布规律。
提出一种基于社交网络的社区关键节点最短路径算法,该算法对社交网络进行社区划分,确定每个社区内的核心节点与非核心节点的最短路径,再与其它社区进行相关联,最终确定全局最短路径就在这些社区间的核心节点与非核心节点的链路上。
关键词:社交网络 最短路径 社区划分 核心节点中图分类号:TP293
文献标识码:A
文章编号
:1672-3791(2017)04(a)-0223-02
①作者简介:付东炜(1974—),男,黑龙江佳木斯人,讲师,硕士,主要从事软件工程、
物联网等研究。
图1 四个社区相连接
图2 二个社区存在多条连接
(下转225页)
低,不仅没有群众基础,即使专业的体育部门都没有专门针对橄榄球进行学习和普及。
即使橄榄球成为了奥运项目,但由于之前在我国发展过于缓慢,导致我国现今的橄榄球基础还十分薄弱,在训练水平以及比赛成绩方面与国际水平还有着非常大的差距。
通过橄榄球项目的推广,可以有效解决这一问题,促进我国橄榄球事业的发展。
另一方面,橄榄球项目的推广可以增强民众对橄榄球项目的了解,提高民众对相关比赛的关注度,进而引起民众对橄榄球项目的兴趣,慢慢的形成群众基础。
在拥有一定的群众基础之后,可以引导更多的群众加入到对橄榄球项目的关注中,为我国橄榄球队伍的后续储备工作打下良好的基础,提高我国的橄榄球项目训练水平和条件,在国际比赛中可以取得骄人的成绩,提高我国的国际影响力。
4 英式橄榄球在我国推广的途径
4.1 完善我国橄榄球专业队伍的建设
与网球、排球等比赛项目不同,我国在橄榄球专业队伍的建设方面还存在很大的不足,我国长期参加橄榄球比赛的都是各个院校的学生,导致我国的橄榄球队伍有着很大的流动性,结构不稳定,进而无法得到相关媒体以及民众的关注。
想要将橄榄球运动在我国更好的进行发展吗,首先要建立起专业的比赛队伍,健全整个队伍的配置,在平时的训练中,要针对性的提高运动员的运动素质,因为橄榄球运动本身需要非常高的团队合作意识,队员彼此之间的配合非常重要。
在进行橄榄球队员的选择时,有一定要选择适合橄榄球运动的优秀苗子,从小进行培养,再送到国外学习进行专门的进修,增强我国橄榄球运动员的水平,带动我国橄榄球事业的发展。
4.2 加强橄榄球相关专业学科的建设
各个院校必须要认识到橄榄球学科建设的重要性,通过院校培养的方式,来提高我国橄榄球运动的推广范围。
一方面,高校可以将橄榄球项目设置为一项体育学科,让学生感受到专业的橄榄球知识和技术;另一方面,各个高校要完善基础设施建设,为橄榄球运动的展开提供良好的物质基础。
在进行橄榄球老师的选择时,可以选择一些北上广参加过橄榄球运动的体育院校毕业生,这些人员具有非常专业的橄榄球理论和技术,可以帮助学生更加全面的了解橄榄球运动。
4.3 增强橄榄球从业人员的宣传意识
我国现有的体育管理模式使得我国运动员敢于拼搏,通过持续不断的努力训练来提高自己的运动水平,进而取得更好的成绩,但是这样往往会忽略掉自己本身对运动项目的宣传性能,与国外运动员之间有很大的差距。
国外运动员会通过拍摄一些宣传片等方式来对自己的体育项目进行宣传,进而使得运动项目获得更多推广的机会。
我国的橄榄球从业人员需要提高自己在这方面的意识,有针对性的参加一些活动来提高橄榄球运动的宣传力度,更好的推广到民众中。
5 结语
想要将英式橄榄球在我国进行大范围的推广,首先要完善我国橄榄球专业队伍的建设,其次要加强橄榄球相关专业学科的建设,还需要增强橄榄球从业人员的宣传意识,促进我国体育事业的发展,拉近我国与体育强国之间的距离。
参考文献
[1]徐耀铎.英式橄榄球入奥后在我国的发展研究[J].泰山学院学
报,2013(3):124-128.
[2]殷征辉.简论英式橄榄球运动引入高校体育教学的必要性和
措施[J].青少年体育,2015(12):103-104.
[3]孙书奎,张冰雨.橄榄球在高校公共体育教学中的普及研究[J].
当代体育科技,2015(25):113-114.
[4]赵新琦,黄亚茹.我国橄榄球后备人才培养现状及发展对策研
究[J].当代体育科技,2014(5):176-177.
为止。
该文的基本思想就是在社区网络到各中关键节点之间的最短路径的求法,具体算法如下:
Step1:确定社区的分类。
Step2:利用PangRank算法求社区的关键节点。
Step3:确定社区中关键节点与其它社区连接的最短路径。
Step4:确定到关键节点的最短路径的节点必在这些社区中最短路径中的节点。
Step5:确定序列由这些关键节点和非关键节点连接的链路中,那个节点到其它路径的距离最短。
Step6:确定了到社区中各个关键节点的最短的节点后,以此节点进行社交传播,来比较其传播效率和相关时间。
3 结语
该文提出一种在社交网络中的社区关键节点的最短路径算法,从而对整个社交网络的传播带来时间上效率并能够以最快的速度得以实现。
参考文献
[1]Milgram S.The small world problem[J].Psychology
Today,1967,1(1):60-67.
[2]Yang B,Liu DY,Liu JM,et plex network clus-
tering algorithms[J].Journal of Software,2009,20(1):54-
66.
[3]Girvan M,Newman munity structure in social
and biological networks[J].National Academy of Sci-ences of the UnitedStates of America,2002,99(12):7821-7826.
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