一个有效融合内容和链接的社区发现算法
基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法
基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法1. 引言社交媒体的爆发式增长带来了大量用户生成的内容，如微博。
微博社区的发现对于理解用户之间的连接和相似性非常重要。
本文将介绍一种基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法，旨在帮助人们更好地理解和利用微博社交网络。
2. 微博链接分析算法链接分析是一种广泛应用的算法，用于发现网络中节点之间的关系。
在微博社区发现中，我们可以通过分析用户之间的关注关系建立链接图。
具体而言，我们可以将微博用户表示为网络中的节点，而关注关系则表示为节点之间的链接。
通过构建节点和链接的网络模型，我们可以应用诸如PageRank算法等链接分析算法，来衡量节点的重要性和社区结构。
3. 用户兴趣模型为了更准确地发现微博社区，我们需要考虑用户的兴趣。
用户兴趣是用户在社交网络中互动行为的反映，可以通过分析用户的微博内容来构建用户兴趣模型。
我们可以提取用户发表的微博文本中的关键词、主题等信息，以及用户对其他用户微博的评论和转发行为，来揭示用户的兴趣。
4. 基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法本文提出的微博社区发现算法包括以下几个步骤：4.1 构建微博用户网络模型根据用户之间的关注关系构建微博用户的链接图，节点表示用户，链接表示关注关系。
为了获得更准确的社区发现结果，我们可以考虑对关注关系进行加权，例如根据用户之间的互动频率和互动方式给链接赋予权重。
4.2 应用链接分析算法根据构建的用户网络模型，应用链接分析算法来衡量用户的重要性和社区结构。
例如，我们可以使用PageRank算法计算用户的PageRank值，值高的用户可能是社区的核心用户。
通过聚类分析等方法，可以将用户划分到不同的社区中。
4.3 构建用户兴趣模型根据用户发表的微博内容提取关键词、主题等信息，构建用户的兴趣模型。
可以使用文本挖掘和机器学习等技术来提取用户兴趣。
4.4 应用用户兴趣模型结合用户的兴趣模型和链接分析结果，可以更准确地发现微博社区。
一种结合社区发现的网页排序算法
Ｔ Ａ ｉｎ ＮＩＬｎ， ＡＮ Ｇｏ ｇ ｗ ｉ ｅ ａ ｅ ｒ ｎ ｉｇ ａｇ ｒｔｍ ｏ ｉｅ ｉ ｏ Ｉ Ｎ Ｔａ ， ｉ ＱＩ ｎ — ｅ． ｂ ｐ ｇ ａ ｋｎ ｌ ｉ Ｗ ｏ ｈ ｃ ｍｂｎ ｄ ｗ ｔ ｃｍｍｕ ｉ ｉ ｏ ｅｙＣ ｍｐ ｔｒ Ｅ ｇ－ ｈ ｎｔ ｄｓ ｖ ｒ ．ｏ ｕｅ ｎ ｉ ｙ ｃ
关 键 词 ： 区发 现 ； ａ ｅ ａ ｋ Ｗｅ 社 Ｐ ｇ Ｒ ｎ ； ｂ结 构挖 掘
文章 编 号 ：０ ２ ８ ３ （０ ７ １ — ｌ６ ０ 文 献 标识 码 ： 中 图分 类 号 ：Ｐ １ １０ — ３ １２ ０ ）２ ０ １— ３ Ａ Ｔ３１
１ 引 言
随 着海 量 信 息 涌 人 万 维 网 ， 索 数 据 必 然 会 成 为 一个 很 大 检 的 问 题 ．著 名 搜 索 引 擎 营 销 公 司 ｉｒｓｅｔ 调 查 报 告 表 明［ Ｐｏｐ ｃ 的 １ ｌ ： ２０ ０ ６年 ６ ％的用 户 只点 击 搜 索 结 果 页第 一 页 的结 果 ，而 高 达 ２ ９ ％ 的用 户 只 点 击 搜 索 结 果 页 的前 三 页 里 的 结 果 。而 在 ２ ０ ０ ０２ 年 ， 两 个 数 字 分别 为 ４ ％及 ８ ％。这 些 变 化 说 明了 用 户 对搜 这 ８ １ 索 引 擎 的要 求 越 来 越 高 ． 们 愿 意 花 在 寻 找 结果 上 的 时 间越 来 他
主 题 下 Ｐ ｇＲ ｎ ａｅ ａｋ算 法 的 比较 ， 现 该 算 法具 有 良好 的排 序特 性 ， 网 页返 回 的 结 果 更 加 相 关 ， 序 质 量 更 优 化 。 过 试 验 ， 对 十 发 使 排 通 针 个 查询 主 题 展 开 测 试 ， 用该 算 法得 到 的 前 十 个 结果 的相 关程 度 比相 同主 题 下的 Ｐ ｇＲ ｎ 利 ａｅ ａ ｋ算 法提 高 了 ４ ２倍 。 ． ０
社交网络分析算法的使用方法
社交网络分析算法的使用方法社交网络已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
通过社交网络，人们可以与朋友、家人、同事和陌生人进行交流和互动。
这些网络提供了丰富的信息和机会，也成为了理解社会关系和人际互动的重要资源。
为了深入了解社交网络中的关系和模式，社交网络分析算法应运而生。
社交网络分析算法是一种用于识别、分析和预测社交网络中的关系模式和趋势的方法。
它结合了图论、统计学和数据挖掘技术，适用于各种类型的社交网络，包括在线社交媒体平台、企业内部网络和科学研究网络等。
下面将介绍几种常用的社交网络分析算法及其使用方法。
1. 社区发现算法社区发现算法旨在识别社交网络中的紧密连接的群体或社区。
常用的算法包括Girvan-Newman算法、Louvain算法和谱聚类算法等。
使用这些算法的步骤如下：首先，导入社交网络数据并构建图模型。
每个节点表示一个用户或个体，边表示两个节点之间的关系。
然后，计算节点之间的相似度或连接强度。
这可以通过计算节点间的距离、共同邻居数或其他相似性指标来实现。
接下来，应用社区发现算法来检测网络中的社区。
这些算法基于节点之间的链接模式来确定社区结构。
最后，可视化社区结构，并根据分析结果进行进一步的解释和推断。
2. 影响力传播算法影响力传播算法用于研究在社交网络中如何传播信息、观点或行为。
其中比较有名的算法是独立级联模型（IC模型）和线性阈值模型（LT模型）。
使用这些算法的步骤如下：首先，确定某个节点或群体作为信息源。
然后，为每个节点分配传播概率或阈值。
这些值表示了节点接受信息并传播给邻居的能力。
接下来，使用影响力传播算法模拟信息在社交网络中的传播过程。
这些算法基于节点之间的连接和传播概率来模拟信息在网络中的扩散。
最后，分析信息传播的规律和影响因素，并根据结果确定改进传播策略的方法。
3. 关键节点识别算法关键节点识别算法用于识别对整个社交网络结构和信息传播具有重要影响力的节点。
常用的算法包括介数中心性、度中心性和PageRank算法等。
社会网络数据的社群发现与分析
社会网络数据的社群发现与分析社会网络数据的社群发现与分析在当今信息化社会中扮演着重要的角色。
随着社交媒体的兴起和大数据的广泛应用，人们越来越关注社会网络中的社群结构和成员之间的关系。
本文将探讨社会网络数据的社群发现与分析的方法和意义。
一、社会网络数据的概念和特点社会网络数据是指描述人际关系的数据，其中包括人们之间的联系、交流和互动等信息。
社会网络数据的特点主要体现在以下几个方面：1. 复杂性：社会网络数据通常具有巨大的规模，涵盖众多的节点和边，构成一个复杂的网络结构。
2. 动态性：社会网络数据的更新速度很快，人们的联系和关系会随着时间不断变化。
3. 多样性：社会网络数据涉及各个领域和行业，包括人际关系、组织结构、信息传播等多个维度。
二、社群发现的方法和算法社群发现是通过分析社会网络数据，将节点划分为具有内部紧密联系的群组。
以下介绍几种常用的社群发现方法和算法：1. 基于密度的算法：基于密度的社群发现算法通过计算节点间的连接密度来划分社群。
例如，DBSCAN算法根据节点的邻居密度来确定核心节点和边界节点，从而划分社群。
2. 基于层次聚类的算法：基于层次聚类的社群发现算法通过不断合并或分割节点来划分社群。
例如，AGNES算法通过计算节点间的相似度，将相似度高的节点合并为一个社群。
3. 基于模块度的算法：基于模块度的社群发现算法通过计算网络中社群与社群之间的连接强度来划分社群。
例如，Louvain算法通过最大化网络的模块度来优化社群划分。
三、社群分析的意义和应用社群分析是对社会网络数据进行深入研究和挖掘的过程，具有以下几个方面的意义和应用：1. 发现潜在关系：社群分析可以帮助我们发现社会网络中潜在的关系和联系，从而深入了解人们的行为和思想。
2. 社交推荐：社群分析可以用于社交媒体平台的好友推荐和兴趣推荐，帮助用户结识志同道合的人和获取个性化的信息。
3. 舆情分析：社群分析可以帮助政府和企业进行舆情分析，了解公众的意见和反馈，从而制定相应的决策和战略。
一种基于流行度和中心度的内容网络社区发现方法
（ １ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｏ ｔ ｏ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ４ ４ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ；
ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｍｏ ｄ ｅ ｌ Ｐ ＰＬ，ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｎ ｏ ｄ ｅ ｐ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ ｒ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ，ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｓ ａ ｎ ｏ ｖ ｅ ｌ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ＰＰ Ｌ － Ｄ Ｃ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ｅ ｓ ｃ ｏ ｎ —
（ １ ． 北 京 交 通 大 学 计 算机 与信 息技 术 学 院 ， 北京 １ ０ ０ ０ ４ ４ ； ２ ． 交 通数 据 分析 与挖 掘 北 京 市重 点 实验 室 ， 北京 １ ０ ０ ０ ４ ４ ）
摘 要： 基于近年来发展 的社 区发现概 率模 型的可解释 性， 对现有的性能较好的基于节点 中心度和流行度 的社 区划分链 接模 型 Ｐ Ｐ Ｌ进行扩展 ， 给 出了一种新的可以结合 节点内容 的组合模 型 Ｐ Ｐ Ｌ － Ｄ Ｃ。该模型 不但 可解决节 点属 性的选择 问题 ， 并 可充分利 用节点间的链接 关系。实验结果表 明， 新给 出的 Ｐ Ｐ Ｌ － Ｄ Ｃ模型优于单纯 的链接模 型及 已有的链接和 内容相结合 的组合模 型。 关键词 ： 社 区发现 ； 链接模 型； 内容 网络 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ ３ ． ０ 文献标 志码 ： Ａ 文章 编号： ２ ０ ９ ５ —２ ７ ８ ３ （ ２ ０ １ ３ ） １ ０ —０ ９ ８ ６ —０ ３ Ａ ｎ ｏ ｖ ｅ ｌ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｆ ｏ ｒ ｃ ｏ ｍｍ ｕ ｎｉ ｔ ｙ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｎ ｃ ｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｎ ｏ ｄｅ ｐｏ ｐｕ ｌ ａ ｒ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｎ ｄ ｅ ｏ ｐ ｒ ｄｕ ｏ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ
复杂网络中的社区发现算法及其应用
复杂网络中的社区发现算法及其应用复杂网络是由大量节点以及节点之间的连接关系构成的网络，在现实中广泛存在于许多领域，如社交网络、生物网络和互联网等。
社区发现是复杂网络研究的重要内容，目的是将网络中相互紧密连接的节点划分为具有相似特征或功能的社区。
社区发现算法是研究者们为了解复杂网络中的结构、功能和演化过程而提出的重要方法。
本文将介绍几种常见的社区发现算法及其应用。
一、模块度优化算法模块度是衡量网络社区结构好坏的重要指标，模块度优化算法就是通过最大化网络的模块度来寻找合适的社区划分。
常见的模块度优化算法有GN算法、Louvain算法和贪心算法等。
这些算法通过迭代地划分社区和优化社区内的连接关系来寻求最优解。
模块度优化算法在社交网络、组织结构分析、蛋白质相互作用网络等领域有广泛应用。
例如，在社交网络中，通过社区发现算法可以识别出不同的社区群体，有助于理解社交网络中的用户行为和信息传播规律，在推荐系统中起到重要作用。
二、基于节点相似性的算法基于节点相似性的社区发现算法认为在网络中相似的节点更可能属于同一个社区。
这类算法包括谱聚类、K均值算法和PSCAN算法等。
这些算法通过计算节点间的相似度来划分社区。
这类算法在生物网络、交通网络、图像分割等领域应用广泛。
例如，在生物网络中，通过基因的相似性来划分蛋白质相互作用网络的社区，可以帮助研究者理解蛋白质之间的功能和调控关系，从而推测未知蛋白质的功能。
三、基于概率生成模型的算法基于概率生成模型的社区发现算法通过建立模型来描述网络的生成过程，并利用模型参数推断网络的社区结构。
常见的算法有LDA、SBM等。
这些算法将网络看作是由不同社区生成的，根据模型参数的估计结果来划分社区。
这类算法在社交网络、金融网络等领域有广泛应用。
例如，在金融网络中，通过基于概率生成模型的社区发现算法可以划分出潜在的金融市场或子市场，有助于金融市场监管和风险预警。
总结起来，社区发现算法在复杂网络研究中扮演重要角色，有助于理解网络的结构和功能特征，为许多现实问题的解决提供了有力支持。
一种面向大规模社会网络的社区发现算法
一种面向大规模社会网络的社区发现算法
梁晋;梁吉业;赵兴旺
【期刊名称】《南京大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2016(52)1
【摘要】随着社会网络中顶点和边的逐渐增加,计算效率成为了大规模社会网络中社区发现面临的一大难题.为了更加高效地探测社会网络中隐含的社区结构,提出一种基于抽样与标签传播的社区发现算法.该算法首先利用基于度的随机游走技术对整体网络进行抽样得到子图,然后采用基于概要的社区发现算法对此子图进行社区发现,得到核心社区,最后依据已有社区结构与未抽样的节点的相似度迭代式地将社区标签传播到剩余节点.在真实社会网络数据集上,与已有算法通过实验进行了比较分析,结果表明该算法能够在保证有效性的同时提高计算效率.
【总页数】8页(P159-166)
【关键词】社会网络;社区发现;抽样;模块度;随机游走;标签传播
【作者】梁晋;梁吉业;赵兴旺
【作者单位】山西大学计算机与信息技术学院;山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种面向度中心性及重叠网络社区的发现算法 [J], 刘井莲;王大玲;赵卫绩;冯时;张一飞
2.一种面向大规模社会信息网络的多层社区发现算法 [J], 康颖;古晓艳;于博;林政;王伟平;孟丹
3.一种基于拉普拉斯矩阵的在线社会网络社区发现算法 [J], 张恩德;高克宁;徐彬;张昱;李封
4.群智感知服务中一种面向有向一加权网络的社区发现算法 [J], 赵健;安健
5.一种面向社会网络社区发现的改进粒子群优化算法 [J], 邱晓辉;陈羽中
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
社区发现
Community Discovery社区发现1. 社区发现简介•社区，从直观上来看，是指网络中的一些密集群体，每个社区内部的结点间的联系相对紧密，但是各个社区之间的连接相对来说却比较稀疏（图1，当然社区的定义不止有这一种）。
这样的社区现象被研究已经很多年了，最早期的记录甚至来自于80年前。
社区研究案例•比较经典的社区研究案例包括对空手道俱乐部(karate club),科学家合作网络(Collaboration network) 和斑马群体(zebras) 的社交行为研究等（见图2），其中著名的空手道俱乐部社区已经成为通常检验社区发现算法效果的标准(benchmark)之一。
社区发现•随着互联网和在线社交网站的兴起，在Twitter,Facebook，Flickr这样的用户生成内容（UCG）网站上使用社区发现的技术已经成为热潮。
在这些社区中用户相互的交流与反馈，能为传统的社区带来丰富的内容信息和新的结构，从而使社区发现有了新的发展。
社区发现算法介绍2.1 图分割•社区可以看做密集子图结构，使用图分割算法来解决。
图分割问题的目标是把图中的节点分成g个预定大小的群组，这些群组之间的边数目最小，这个问题是NP-hard 的。
2.1.1 二分图•早期的分割都是二分图，社区发现也是基于二分的，遇到多分的情况就把其中一个子图再分割。
比较经典的有谱二分法，利用拉普拉斯矩阵的第二小特征值λ2对社区二分类，这其实是属于谱方法的一种特例。
2.1.2 KL算法•KL算法通过基于贪婪优化的启发式过程把网络分解为2个规模已知的社区。
该算法为网络的划分引入一个增益函数，定义为两个社区内部的边数与两个社区边数之间的差，寻求Q的最大划分办法。
2.1.3 最大流算法•基于最大流的算法是G.W.Flake提出的。
他给网络加了虚拟源节点s和终点节点t，并证明了经过最大流算法之后，包含源点s的社区恰好满足社区内节点链接比与社区外的链接要多的性质。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一个有效融合内容和链接的社区发现算法
摘要：设计一个社区发现方法挖掘在线内容网络的潜在结构，在预处理阶段基于网络的链接和节点内容属性对内容网络进行重构，基于重构网络进行链接抽样；在社区发现阶段利用概率链接模型对采样后的网络建模，并用EM算法求解模型参数，根据参数可得内容网络的潜在结构。
关键词：社区发现算法；链接分析；内容分析；概率模型
0引言
互联网出现了许多在线社交网站，用户在该平台下可发布、分享信息，吸引了越来越多的用户。
最近一些文献将此类数据建模为“内容网络（text-associated network）”，网络节点表示社交网站的用户，链接表示用户间的各种关系，不同于传统网络，节点包含内容属性，表示用户产生的内容信息。
将社交平台产生的数据建模为内容网络，挖掘其潜在结构可为基于该平台的应用服务提供依据，社区发现是一种基本的结构分析技术。
社区发现的方法很多<sup>[1]</sup>，大致分为基于链接的方法、基于内容的方法及基于链接和内容的方法。
研究表明基于链接的方法因链接存在噪音或缺失链接，导致错误的分析结果；基于内容的方法大多采用生成式模型，内容属性的不相关性使分析性能低；融合内容和链接的社区发现方法优于基于单个信息的分析。
文献[2]提出了一个有向网络的社区发现概率模型（PPL模型），对网络的有向链接生
成过程建模，并引入流行度（node popularity）变量对节点的入链（incoming links）建模，引入节点生成度（node productivity）变量对节点的出链（outgoing links）建模，最后通过EM算法求解生成模型的参数。
PPL模型是一个通用框架，可将各类概率链接分析模型统一，是目前较优的链接分析模型。
但该模型没有考虑节点的内容信息，且不能处理大型网络。
本文提出一个有效的融合内容和链接的社区发现算法，根据网络链接和内容信息进行网络抽样<sup>[3]</sup>，以适应大型网络的处理；对抽样后的网络采用PPL模型建模。
1内容网络社区发现算法
PPL模型可以准确地发现网络的潜在社区结构，但其不能处理大型网络，且没有考虑节点的内容属性。
这里将网络节点的内容属性转换到网络的链接中，并利用采样方法对网络链接进行稀疏化。
本文处理的网络记作G=（V，EL，T），其中V表示网络节点集合，E表示网络的实际链接集合，T表示节点的内容属性集合。
算法samplePPL主要步骤如下：①预处理阶段：根据网络节点的内容属性T创建内容链接集合EC；将内容链接和网络实际链接融合后的网络抽样得链接集合E；②社区发现节点：基于PPL模型对链接集合E 形成的网络建模和求解。
下面分别给出各步骤的具体实现细节。
3结语
本文提出了一个社区发现算法，其将节点的内容信息融合到网络的链接中，并利用采样方法对链接进行过滤，基于过滤的链接建立
PPL模型对节点进行划分。
该算法还有待采用更多技巧来提高速度。
参考文献：
[1]YANG TB，JIN R，CHI Y，et bining link and content for community detection：a discriminative approach[C]//Proceedings of the 15th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，2009：927936.
[2]YANG TB，CHI Y，ZHU S，et al.Directed network community detection：A popularity and productivity link model[C]//Proceedings of the SIAM Conference on Data Mining，2010：742753.
[3]RUAN YIYE，FUHRY DA VID.Parthasarathy srinivasan.efficient community detection in large networks using content and links[J].CoRR abs，2012（12）.
[4]A MCCALLUM，K NIGAM，J RENNIE，et al.Automating the construction of internet portals with machine learning[J]. J. of Info. Retr，2000（3）.。