基于节点度与派系的影响力最大化研究
《基于派系定义的社团划分模型及算法》范文
《基于派系定义的社团划分模型及算法》篇一一、引言社团划分是网络分析中一个重要的研究方向，其目的是将网络中的节点划分为不同的社团或派系。
这些社团或派系通常具有相似的属性或行为模式。
在现实世界中，社团划分在许多领域都有广泛的应用，如社交网络分析、生物信息学、脑科学等。
本文将介绍一种基于派系定义的社团划分模型及算法，并对其性能进行评估。
二、派系定义及社团划分模型派系是指网络中一组紧密相连的节点，这些节点之间具有较高的连接密度。
基于这一思想，我们提出了一种基于派系的社团划分模型。
该模型首先将网络中的节点进行初步的聚类，然后根据聚类结果进一步划分出不同的社团。
在具体实现上，我们采用了一种基于模块度的优化算法。
模块度是衡量社团划分质量的一个重要指标，它反映了网络中节点在社团内部的连接密度与随机连接密度之间的差异。
我们的算法通过优化模块度来寻找最佳的社团划分结果。
三、算法实现我们的算法主要包括以下几个步骤：1. 预处理：对网络进行预处理，包括去除孤立节点、计算节点间的相似度等。
2. 初步聚类：采用一种基于节点相似度的聚类算法对网络进行初步的聚类。
3. 社团划分：根据初步聚类的结果，进一步划分出不同的社团。
在划分过程中，我们采用了模块度优化的方法，以寻找最佳的社团划分方案。
4. 输出结果：最终，我们将社团划分的结果以可视化的形式展示出来，便于用户理解和分析。
四、实验与结果分析为了验证我们的算法的有效性，我们在多个真实网络数据集上进行了实验。
实验结果表明，我们的算法能够有效地将网络划分为具有相似属性和行为模式的社团或派系。
与其它算法相比，我们的算法在模块度上取得了较好的性能。
同时，我们还对算法的鲁棒性进行了测试。
通过改变网络的拓扑结构、节点属性等信息，我们发现我们的算法仍然能够保持较好的性能，证明了其具有较强的鲁棒性。
五、结论与展望本文提出了一种基于派系定义的社团划分模型及算法。
该算法通过优化模块度来寻找最佳的社团划分结果，具有较好的性能和鲁棒性。
社会网络研究
社会科学中的网络分析在过去的这个十年，跨越物理和社会科学的网络研究突然引发了极大的研究兴趣。
对社会学家来说，网络理论像是一个大金矿，可以解释从心理学到经济学跨大范围的学科内出现的社会现象。
这里，我们回顾社会学家试图用社会网络分析来解释的一些事情，并对此领域通行的基本假设、目标和解释机制给出一个简要概括。
我们希望给从物理学到社会学的研究人员都对认识网络现象的前提和结果感兴趣的人，搭建一个对话的平台。
在社会科学中最潜在思想中的一个部分，就是认为个体是深深扎根于社会关系和相互作用之中的。
对于从柏拉图时代起就困扰的一个问题，社会秩序问题：一个自主的个体如何合作来共同创造一个持久的功能化社会，社会网络理论给出一个答案。
网络理论还解释了无数的社会现象，从个体的创造力到合作效用。
网络研究在今天很“火”，在科学网站上有大量的文章，在过去的十年以“社会网络”为主题的文章数几乎翻了三倍。
科学的读者已经对物理和生物上的网络研究已经很熟悉，但是可能不太了解在社会学中的网络研究。
历史在1932年的秋天，在纽约州北部的哈德森女子学校出现了流行逃跑。
在仅2周的时间里，14个女孩子逃走——是平时的30倍比率。
雅各布，一个精神病医生，认为逃跑风潮跟女孩子人个人个性和动机关系不大，而是和一个基础的社会网络上逃跑处于的地位有关。
雅各布和他的同事海伦，在哈德森用社会关系定量学画出了社会网络（如图1所示），社会定量学是一门测量并绘图表示出个体对于其他个体的主观感觉的一门技术。
雅各布认为，这个社会网络中的链接为女孩子间的社会影响和思想的流动提供了通道。
也许甚至女孩子们自己并没有意识到这一点，但确是他们在社会网络中的位置决定了他们是否以及什么时候会逃跑。
图1雅各布预见社会关系定量学也属某种意义上的物理，有自己的社会原子并且有自己的定律：社会引力定律【3】。
紧跟物理学模型之后给社会学建模的想法，确实是雅各布的发明。
在雅各布约100年前，社会哲学家孔德希望能找到一个新的领域叫做社会物理学。
【博弈论-耶鲁公开课】博弈论作业(博弈论24讲)数应专业
博弈论作业（博弈论24讲）数应专业一、1、理性人：指代这一类人，他们只关心自己的利益。
2、如果选择a的结果严格优于b，那么就说a相对于b来说是一个严格优势策略。
结论：不要选择严格略施策略。
3、理性人的理性选择造成了次优的结果4、举例：囚徒困境、宿舍卫生打扫问题、企业打价格战等5、协和谬误收益很重要，“如欲得之，必先知之”6、要学会换位思考，站在别人的立场上看别人会怎么做，在考虑自己受益的同时，要注意别人会怎么选择二、1、2、3、4、5、打渔问题、全球气候变暖与碳排放问题博弈的要素：参与人、策略集合、收益如果策略a严格劣于策略b，那么不管他人怎么选择，b总是更好的选择军队的入侵与防卫问题所有人都从1到100中选个数字，最接近所有人选的数字的均值的2/3者为胜，这个数字是多少呢？作为理性人，每个人都会选择67（100*2/3）以下的数，进一步假设你的对手也是理性的，你会选择45（100*4/9）以下的数……依据哲学观点，如果大家都是理性程度相当的，那么最后数字将为1，然而结果却是9，这说明博弈的复杂性6、共同知识与相互知识的区别三、1、利用迭代剔除法领悟中间选民问题2、迭代剔除法就是严格下策反复消去法，不断地把劣势策略剔除出去，最后只剩下相对优势的策略3、中间选民问题就是，在两党制中，政党表述施政纲领要吸引位于中间位置的选民，他们认为在选举中处于中间标度可以吸引左右两边的选民，并以此获得胜利。
4、中间选民问题理论成立的条件是有两个参与人；政治立场能使选民相信。
5、由此延伸出来的还有加油站选址问题，两家加油站不是在不同的路口选址，而是在不确定哪个位置较佳的时候会选在同一处，这也是“中间选民定理”的凸显6、在迭代剔除法不能运用时，比如说该博弈中博弈方1和2均没有严格下策，可以用二维坐标系画出选择策略之后的收益分布四、1、罚点球：一个经过模型简化的点球模型：罚球者可以选择左路，中路，右路3种路线去踢点球，门将可以选择向左扑救或者向右扑救（门将没有傻站着不动的option）。
公司管理层派系之争：公司内零和博弈
公司管理层派系之争：公司内零和博弈引言在现代商业竞争激烈的环境中，公司管理层派系之争成为了一种常见的现象。
管理层派系之争一般发生在高层决策层，这种博弈往往与事业发展、团队合作、个人利益等诸多因素相关。
本文将探讨公司管理层派系之争的本质，描述其特点和影响，并从不同角度分析这种博弈的成因以及解决方法。
一、管理层派系之争的定义管理层派系之争是指公司高级管理人员之间的纷争和冲突，这些冲突一般围绕着权力、资源和政策等问题展开。
期望获得更多资源和权力以达到个人和派系的利益是派系之争的核心目标。
二、派系之争的特点1. 势力斗争派系之争往往是一场力量的较量，各个派系试图争取更多的权力和资源来支持自己的利益。
这种斗争可能会牵扯到公司的战略、团队资源的配置以及人事任命等方面。
2. 利益冲突不同派系之间会出现利益冲突，每个派系都追求自己的利益最大化，这种冲突可能会导致公司内部的紧张氛围和对抗情绪的产生。
因此，管理层需要寻找平衡，以避免过度的派系之争对公司造成损失。
3. 信息不对称派系之争的一大特点是信息不对称，不同派系之间可能拥有不同的信息来源和信息掌握程度。
这种信息不对称可能导致信息的扭曲和误导，增加了冲突的复杂性。
4. 影响公司文化与团队合作派系之争对公司文化和团队合作的影响非常大。
派系之争可能破坏团队的凝聚力，导致信息闭塞、意见分歧和通信障碍。
这种不良影响可能给公司带来严重的后果，甚至威胁到公司的生存和发展。
三、派系之争的成因派系之争的成因有多方面的因素造成，以下是其中的几个主要原因： ### 1. 权力争夺管理层中的派系之争主要是因为对权力的争夺。
权力代表了资源的分配和决策的影响力，每个派系都希望获得更多的权力来支持自己的利益。
2. 个人利益派系之争往往与个人利益密切相关。
每个派系都会追求自身利益的最大化，这些个人利益可能包括晋升、薪酬、荣誉和声望等方面。
3. 思想分歧派系之争也可能源于管理层成员之间的思想分歧。
《2024年基于派系定义的社团划分模型及算法》范文
《基于派系定义的社团划分模型及算法》篇一一、引言社团划分是网络分析中一个重要的研究方向，其目的是将网络中的节点划分为不同的社团或派系。
这些社团或派系通常是由具有相似属性或相似关系的节点组成的集合。
随着复杂网络理论的发展，基于派系定义的社团划分模型及算法已经得到了广泛的研究和应用。
本文将首先对相关概念进行介绍，然后提出一种基于派系定义的社团划分模型及算法，并对其性能进行评估。
二、相关概念及背景1. 派系定义：在网络中，派系通常是指一组相互之间具有强连接关系的节点集合，且与其他节点集合的连接关系较弱。
2. 社团划分：将网络中的节点划分为不同的社团或派系，使得同一社团内的节点具有较高的相似性或紧密性。
3. 常见社团划分算法：包括基于层次聚类的算法、基于模块度优化的算法、基于谱分析的算法等。
三、基于派系定义的社团划分模型本文提出一种基于派系定义的社团划分模型，该模型包括以下步骤：1. 构建网络拓扑结构：根据实际需求，收集网络中的节点和边的信息，构建网络拓扑结构。
2. 计算节点间相似性：利用节点间的连接关系、属性信息等，计算节点间的相似性。
3. 识别初始派系：根据相似性阈值，将具有较高相似性的节点划分为一个派系。
4. 扩展派系：在已识别的派系基础上，通过迭代的方式，逐步扩展派系，将与当前派系具有较强连接关系的节点加入到该派系中。
5. 确定社团划分结果：当满足一定条件（如迭代次数、派系间连接关系等）时，停止扩展派系，得到最终的社团划分结果。
四、算法实现及性能评估1. 算法实现：本文提出的社团划分算法可采用多种编程语言实现，如Python、C++等。
具体实现过程中，需要利用图论、矩阵运算等知识。
2. 性能评估指标：为了评估算法的性能，可以采用以下指标：（1）模块度（Modularity）：衡量社团结构的紧密程度和清晰度；（2）派系纯度（Clique Purity）：衡量每个社团内节点的相似性程度；（3）计算效率：评估算法的计算时间和空间复杂度；（4）准确性：评估算法识别出的社团与实际情况的一致性。
网络教学中的教师角色
网络教学中的教师角色摘要：利用社会网络分析方法、内容分析方法和关键事件回忆方法，对一位教师的网上教学活动情况进行了实证分析。
结果显示，群体交互动力随时间发生了改变，教师在每个阶段的参与程度不一，教师在活动的组织和管理中参与度最高。
关键词：网络教学；学习共同体；多元方法一、前言网络教学打破了传统的师生交流平衡，学习者可以根据需要选择学习内容，自定学习步调，主动承担学习责任，他们还可根据兴趣形成协作小组并承担相应角色，教师不能再像传统教学那样控制整个教学过程。
有学者走得更远，认为在线学习应该推广把教师作为“身边的指导者”这样一种以学习者为中心的教学方法。
然而教育是一个系统工程，教师和学生一样在其中扮演着重要的角色。
在网络教学中，教师要监控学习活动并确保教学能达到预期目标并不容易。
二、分析方法研究不仅要重点分析学习过程以及协作对学习的作用，还要考虑在线学习的情境特征，注意收集能够反映学习者对协作学习主观感受的数据。
基于此，本文利用社会网络分析、内容分析和关键事件回忆等方法，从多个角度收集数据。
笔者选择了表征网络结构特点的社群图和网络密度图来反映群体在线交互的参与性特点。
在本文中，社群图代表学习者通过论坛形成的对话关系，以图中节点代表学习者，节点间连线代表学习者之间的互动关系，箭头指向被响应学习者。
笔者使用关键事件回忆法，以教师发布的帖子和教师的参与性特征为参照，以获得他对交互模式的反馈。
整个研究使用的研究方法和相互间关系如图1所示。
三、结论笔者利用sna方法，选择表征整体网络结构的密度、派系两个指针以及社群图来表征学习者直接通过帖子进行互动形成的参与性特征。
下表（学习过程中的社会网络分析表）是群体交往密度和派系分析结果，图2则是学习者在整个在线讨论期间通过帖子进行互动所形成的社群关系图。
学习过程中的社会网络分析表从表中可知，整个学期下来，学习者之间形成了41个派系，网络密度达到0.28。
图2代表的学期交往社群图中没有孤立者。
社会网络分析法——详细讲解
2021/6/16
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2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
最流行的社会网
络分析软件
网络规模、网络 实现画图功能的
密度、洞等
UCINE
T
三维展示分析分 析软件Mage
集成了Pajek用于 大型网络分析的
Free应用程序
2021/6/16
NetWork—Regions—K-Core
2021/6/16
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5.4 基于“子群内外关系”的凝聚子群
成分：
如果一个图可以分为几个部分，每个部 分的内部成员之间存在联系，而各个部分 之间没有任何联系，在这种情况下，我们 把这些部分称为成分。
nn
C AB i
bjki ， jki，j 且 k
jk
点的相对中间中心度：
C RB in22 C 3 A n B2 i ， 0C RB 1 i
2021/6/16
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4. 2 中间中心性
图的中间中心势
对于一个规模为n的图来讲，首先找到图中各
N个e点tw的or中k间—中C心en度tr的al最ity大—值F；re然em后a计n 算be该tw值e与en图ness— 中其他点的中间中N心od度e 之be差tw，ee从n而ne得ss到多个“差
Netdraw
2021/6/16
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2. 社会网络分析工具—UCINET 简介
UCINET数据的输入
一般情况下，社会网络数据都是通过社会调查， 以问卷或数据表的形式获得的。输入数据的方式多 种多样，可以用Excel或常见的文本编辑器输入，也 可利用UCINET本身的数据表程序输入。
UCINET数据的预处理
都很短，则称该点具有较高的接近中心度。
一文读懂社会网络分析(SNA)理论、指标与应用
一文读懂社会网络分析(SNA)理论、指标与应用开新坑！社交网络分析（又称复杂网络、社会网络，Social Network Analysis）是诞生于数学图论、计算机科学、物理学的交叉碰撞中的一门有趣的学科。
缘起：我研究SNA已经有近2年的时光，一路坎坷走来有很多收获、踩过一些坑，也在线上给很多学生讲过SNA的入门知识，最近感觉有必要将心得和基础框架分享出来，抛砖引玉，让各位对SNA感兴趣的同学们一起学习进步。
我的能力有限，如果有不足之处大家一起交流，由于我的专业的影响，本文的SNA知识可能会带有情报学色彩。
面向人群：优先人文社科类的无代码学习，Python、R的SNA 包好用是好用，但是对我们这这些社科的同学来说门槛太高，枯燥的代码首先就会让我们丧失学习兴趣。
特征：类综述文章，主要目的是以通俗的语言和精炼的框架带领各位快速对SNA领域建立起一个全面的认知，每个个关键概念会附上链接供感兴趣的同学深入学习。
开胃菜：SNA经典著作分享《网络科学引论》纽曼 (访问密码 : v9d9g3)2概述:什么是网络？我们从哪些角度研究它？1) 认识网络SNA中所说的网络是由节点（node，图论中称顶点vertex）和边（edge）构成，如下图。
每个节点代表一个实体，可以是人、动物、关键词、神经元；连接各节点的边代表一个关系，如朋友关系、敌对关系、合作关系、互斥关系等。
最小的网络是由两个节点与一条边构成的二元组。
Les Miserables人际关系网络2) 构建网络就是建模马克思说过，“人的本质在其现实性上，它是一切社会关系的总和。
” 事实上，当我们想快速了解一个领域，无论该领域是由人、知识、神经元乃至其他实体集合构成，利用SNA的方法将实体及其相互关系进行抽象和网络构建，我们就完成了对某一领域的“建模”，这个模型就是网络图，拿科学网络计量学家陈超美的观点来说，借助网络图，“一图胜千言，一览无余”。
3) 社会网络类型这里展示了常见和常用的网络类型名词。
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基于节点度与派系的影响力最大化研究
现实生活中,事物与事物之间的联系构成了网络。
随着事物之间的联系日趋复杂,复杂网络受到了广泛的关注和研究。
其中,影响力最大化是研究的热点课题。
基于贪心的影响力最大化算法通常能取得较大的传播范围,但十分耗时;基于启发式的影响力最大化算法虽然运行时间短,但由于其未考虑网络的社团结构以及节点之间的内部联系,因此传播范围较小。
基于贪心和基于启发式的影响力最大化算法都难以同时获得较大的传播范围与较短的运行时间。
因此,本文提出了一种基于节点度与网络最大派系相结合的度值衰减算法(MaxCliDN)来提高基于启发式的算法的传播范围,该算法利用网络最大派系来降低相邻节点的影响力覆盖范围,从而扩大选取出的种子节点集的传播范围。
同时针对基于贪心的算法(CELF)计算复杂度较高的问题,本文提出了一种节点影响力排序算法(Deg_Ncliq),该算法使用节点的度值和邻居节点所存在的派系社团数之和(D_Ncilque)作为节点的影响力排序标准,从而缩短了CELF算法的运行时间。
利用独立级联模型将所提出的两种算法与经典的算法在7个公开数据集进行对比实验,验证了所提算法的有效性和高效性。
实验结果表明,MaxCliDN算法的传播范围要优于传统基于启发式的算法。
同时,Deg_Ncliq算法与传统CELF算法相比,在能够保证传播范围的情况下,缩短了传统CELF算法的运行时间。