社交网络中基于模块度最大化的标签传播算法的研究

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社交网络影响力最大化研究综述

社交网络影响力最大化研究综述社交网络影响力最大化研究综述摘要近年来，随着互联网的发展，社交网络得到飞速的发展并且得到人们越来越多的关注。

许多研究工作致力于社交网络的分析，社交网络中的影响力传播问题的研究具有很实际的现实意义，它在市场营销、广告发布、舆情预警以及社会安定等方面有十分重要的应用。

因此，本文对社交网络影响力最大化问题的定义、传播模型和算法的研究现状进行了调研分析，希望对社交网络影响力最大化问题有一个整体的认识。

关键词社交网络；影响力；传播模型；病毒式营销1引言近年来，随着互联网和个人电脑的普及，Facebook、Flikr、Twitter、人人网、新浪微博等社交网络得到迅速发展，社交网络也成为研究的热点。

社交网络分析从19世纪20年代早期开始发展，主要研究社会实体之间的关系，经过几十年多个学科领域的许多学者的努力，社交网络的相关研究也随着可获取的数据量的飞速增长及计算能力的大幅度提高取得了显著的成果，社交网络已经形成了比较完善的研究体系。

社交网络中的网络社区结构问题、重叠社区发现问题、影响力最大化问题、节点聚类问题等。

但社交网络中丰富的数据也给知识发现和数据挖掘领域带来前所未有的挑战和机会。

社交网络[1]是通过网络这一载体把人们连接起来，从而形成具有某一特点的团体，是指由个体及个体之间的关系所组成的一个复杂网络，这种复杂的社会结构对信息的传播和扩散起着至关重要的作用，当一个人采纳一个新的思想或接受一种产品时，他会向他的朋友或同事推荐，某些人可能会接受或采纳他的推荐，并进一步向他们自己的朋友或同事推荐，这个过程称为传播或扩散。

一个人的行为在很大程度上取决于周边的朋友或同事的决定。

社交网络是复杂网络的一种类型，文献[2]中详尽的介绍了复杂网络的相关理论和知识。

社交网络中的影响力最大化问题的研究有着十分重要的现实意义，它在市场营销、广告发布、舆情预警以及社会安定等方面有十分重要的应用。

影响力最大化问题[3, 4]的提出要追溯到对于“病毒式营销”[5-7]和“口碑效应”[8-10]的研究，社交网络影响力最大化问题首次由Domingos和Richardson提出的[3, 4]，影响力最大化问题可概括为：给定一个社交网络图和一种特定的影响力传播模型，给定初始的传播节点个数，如何在网络上确定这些初始的节点集合(这些集合中的节点初始时是被激活的)，然后遵循影响力节点的传播机制，从这些集合中的节点开始传播，使最终被影响的节点数目达到最多，其形式化的表述如下：给定一个社交网络G(V, E)，V为节点集合，E为边的集合，对于给定参数k，k是一个正整数，如何从网络G中选择k个初始节点结合A，满足|A|=k且A?V，按照某种传播策略，由这k个初始的节点开始影响其它节点，并使最终被影响的节点数目达到最大，用如下形式表示：σ=?max{(),||,}A A k A V为集合A最终影响的节点数目。

社交网络分析中的推荐系统算法研究

社交网络分析中的推荐系统算法研究随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们的社交行为也从传统的线下活动转移到了线上社交网络平台。

这些社交网络平台积累了大量的用户信息和社交关系，为用户提供了许多新的交流和社交机会。

然而，随着用户数量的增加，社交网络中信息过载的问题也日益凸显。

这就需要推荐系统的帮助来解决用户在海量信息中获取感兴趣内容的问题。

社交网络分析中的推荐系统是指利用社交网络中的用户行为和社交关系信息来为用户推荐合适的内容和社交伙伴。

研究社交网络分析中的推荐系统算法，可以帮助我们更好地理解用户的兴趣以及社交网络中的群体结构和信息传播规律。

社交网络分析中的推荐系统算法可以分为基于内容的推荐和基于社交关系的推荐两种。

基于内容的推荐算法主要通过分析用户对内容的兴趣和评价来推荐相似的内容给用户。

这类算法可以利用文本挖掘和数据挖掘的技术来分析用户的文本历史记录和评价，从而更好地理解用户的兴趣和需求。

基于内容的推荐算法在社交网络分析中可以帮助用户发现新的有趣内容，并且可以通过提取用户兴趣的关键词或特征来进行个性化推荐。

而基于社交关系的推荐算法则主要通过分析用户在社交网络中的社交关系和交互行为来进行推荐。

这类算法可以通过挖掘用户之间的社交关系，比如好友关系、共同兴趣等来推荐适合用户的内容和社交伙伴。

基于社交关系的推荐算法在社交网络分析中可以帮助用户发现和扩大社交圈子，增强用户与其他用户之间的交流和合作。

除了基于内容和社交关系的推荐算法，还有一种常见的推荐算法是基于混合方法的推荐算法。

这类算法结合了基于内容和社交关系的推荐算法的优点，通过综合考虑用户的兴趣、社交关系和历史行为等信息来进行推荐。

基于混合方法的推荐算法在社交网络分析中可以帮助用户更全面地获取感兴趣的内容和社交伙伴。

在社交网络分析中，推荐系统算法研究的一个重要问题是如何准确地捕捉用户的兴趣和需求。

为了解决这个问题，研究者们提出了许多不同的推荐算法和技术。

基于用户聚类的社交网络影响力最大化传播模型

2017 年软件2017,V〇1.38,No. 5第3 8 卷第 5 期COMPUTER ENGINEERING & SOFTWARE 国际IT 传媒品牌设讨研尧与启用基于用户聚类的社交网络影响力最大化传播模型曾燕清\陈志德2，李翔宇3(1.福建江夏学院，福建福州350108; 2.福建师范大学，福建福州350007)3.闽江师范高等专科学校，福建福州350007)摘要：本文针对的是社交网絡中的影响力最大化问题。

在经典线性阈值传播模型基础上，对社交网絡中的用户进行聚类分析，并在此基础上提出改善的K-L T传播模型。

在K-L T传播模型基础上，进一步提出K-K K影响力最大化算法。

通过采集真实社交网絡数据，进行试验仿真。

试验结果表明，改进的K-K K影响力最大化算法与未改进时相比，算法性能有较好提升。

关键词：社交网絡；传播模型；影响力最大化中图分类号：TP393.09 文献标识码：A D O I:10.3969/j.issn.l003-6970.2017.05.031本文著录格式：曾燕清，陈志德，李翔宇.基于用户聚类的社交网絡影响力最大化传播模型[J].软件，2017, 38 (5): 144-149User Clustering based Social Networks Influence Maximization Propagation ModelZENG Yan-q in g、CHEN Zhi-de2,LI Xiang-y u3Fujian Jiangxia University Fujian, Fuzhou350108; 2.Fujian Normal University Fujian, Fuzhou350007;3.Minjiang Normal College Fujian, Fuzhou350007)【A bstract】：This paper focuses on the problem o f influence Maximization in social networks.On the basis o f the classical Linear-threshold propagation model,we cluster and analyze the users in social networks.Then,we propose our improved K-LT propagation model.Based on K-LT model we further propose the K-K K influence maximization algorithm.The simulation is carried out by collecting the real social network data.The experimental results show that the improved K-K K algorithm is better than the other one when it is not improved.【Key w ords】：Social networks;Propagation model;Influence maximization0引言社交网络影响力是指用户受其他社交网络用户信息传播的过程。

社交网络分析中的社区发现技巧总结

社交网络分析中的社区发现技巧总结社交网络分析是一种研究社交关系的分析方法，通过对社交网络中的节点和边进行深入研究，可以揭示出社会关系的模式、影响力的传播路径等。

其中，社区发现是社交网络分析中的一个重要方面，它能够帮助我们识别出网络中相互关联紧密、功能相似的节点群体。

社区发现技巧的总结如下：1.节点度中心性节点度中心性是指节点的度数，即其在网络中所连接的边的数量。

在社交网络中，节点度中心性可以反映出节点的重要性和连接的紧密程度。

通过计算节点的度中心性，我们可以发现网络中度数较高的节点，往往代表着社区的核心节点。

2.介数中心性介数中心性用于衡量节点在整个网络中的中介程度，即节点在网络中作为桥梁的能力。

在社交网络中，介数中心性可以帮助我们发现那些在社区之间有着重要桥梁作用的节点，即连接不同社区的节点。

3.聚类系数聚类系数反映了网络中节点之间的紧密程度，它可以衡量节点间连接的密集程度，并从而发现社区。

在社交网络分析中，如果节点的聚类系数较高，即节点与其邻居节点之间的连接较紧密，那么可以认为这些节点可能属于同一个社区。

4.模块化模块化是一种社区发现的度量方法，它通过计算网络中节点与社区的内部联系强度与节点与社区的外部联系强度的差别，来评估社区发现的效果。

模块化值在-1到1之间，当模块化值接近1时，表示社区发现效果好，节点在社区内部联系强，并且社区之间的联系较弱。

5.谱聚类谱聚类是一种常见的社区发现方法，它基于图谱理论，通过计算节点相似性矩阵的特征向量来划分社区。

谱聚类可以将节点分为一组个体相似的社区，并且保持社区内的紧密连接和社区间的松散连接。

6.标签传播标签传播算法是一种基于标签更新的社区发现方法，它通过不断的更新节点的标签信息，将具有相似标签的节点划分为同一个社区。

标签传播算法简单、高效，并且在一些实际应用中取得了较好的效果。

7.模块度最优化模块度最优化是一种基于网络结构的社区发现方法，它通过优化模块度函数，将网络划分成多个具有较高内部联系和较低外部联系的社区。

louvain算法例子

louvain算法例子Louvain算法（Louvain algorithm），也被称为Modularity Optimization算法，是一种用于社区发现的图算法。

它通过最大化网络中节点的模块度（modularity）来划分节点所属的社区，从而识别出图中的子群体。

下面将通过一个例子来介绍Louvain算法的原理和应用。

假设我们有一个社交网络，其中包含10个节点和15条边。

我们希望通过Louvain算法来识别出这个社交网络中的社区结构。

我们需要将这个社交网络表示为一个图。

为了方便起见，我们使用邻接矩阵来表示图的连接关系。

该邻接矩阵如下所示：```0 1 0 0 0 0 0 0 0 01 0 1 1 0 0 0 0 0 00 1 0 1 0 0 0 0 0 00 1 1 0 1 0 0 0 0 00 0 0 1 0 1 1 0 0 00 0 0 0 1 0 0 0 0 00 0 0 0 1 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 1 10 0 0 0 0 0 0 1 0 10 0 0 0 0 0 0 1 1 0```接下来，我们使用Louvain算法来划分社区。

Louvain算法的核心思想是不断地合并社区，直到无法继续提高模块度为止。

我们将每个节点视为一个社区，并计算每个节点的模块度增益。

模块度增益是指将某个节点从其当前社区移动到其他社区后，整个网络的模块度提高的程度。

然后，我们选择模块度增益最大的节点进行移动，并更新社区划分。

重复这个过程，直到无法再提高模块度为止。

在这个例子中，我们通过Louvain算法得到了以下的社区划分结果：```社区1：0 2 6社区2：1 3社区3：4社区4：5社区5：7 8 9```通过Louvain算法，我们成功地将这个社交网络划分成了5个社区，每个社区内的节点都有着紧密的连接，而不同社区之间的连接相对较少。

Louvain算法不仅可以用于社交网络的社区发现，还可以应用于其他领域，如生物信息学、交通网络分析等。

基于NVPA算法的社交网络影响力最大化算法

基于NVPA算法的社交网络影响力最大化算法徐浩;潘理【摘要】衡量与评估用户影响力是在线社交网络分析中的一个经典问题.现有的相关研究主要从个体角度出发,利用贪婪算法进行影响力分析,很少考虑网络中用户一般都会形成社区这样一个客观事实,而一般个体角度的影响力最大化算法都存在运行效率低的问题.因此,提出了一种基于社区的影响力最大化算法NVPA-IM(Neighborhood Vector Propagation Algorithm Influence Maximization).通过与经典影响力最大化算法的对比分析,证明了所提算法在保证算法精度的同时,显著提高了算法效率.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2018(051)004【总页数】6页(P924-929)【关键词】社交网络;社区发现;节点影响力评估;影响力最大化【作者】徐浩;潘理【作者单位】上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海 200240;上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室,上海 200240【正文语种】中文【中图分类】TP3930 引言随着在线社交网络分析在推荐系统、市场营销、信息检索等依据影响力对用户行为进行预测的领域的广泛应用，影响力分析问题在学术界和工业界引起了越来越多重视。

基于社交网络的市场营销，如何准确找到最具影响力的个体集合、获取最大的影响范围，是极其关键的问题。

对此，文献[1]给出了准确化定义，将影响力最大化问题转化为如何选择K个初始节点，通过激活这K个初始节点，在给定信息传播模型下，使网络中最终被激活的用户节点数最多。

已有的相关研究主要从个体的角度分析问题[2-4]，Kempe等人[2]首先使用贪婪爬山算法进行影响力分析，证明了这一问题是NP难问题，用贪婪算法求解可以达到(1-1/e)的精度。

但是，贪婪算法的时间复杂度太高。

后来研究人员主要解决的问题是提高算法的运行效率[5, 6]，但是这些算法都是基于网络全局进行算法模型设计。

社交网络分析算法的使用教程

社交网络分析算法的使用教程社交网络分析（Social Network Analysis，SNA）是一种研究人际关系的方法，通过分析个体之间的连接和关联，揭示社交网络中的模式和结构。

在社交媒体时代，社交网络分析算法成为了研究网络社会学、营销学以及信息传播的重要工具。

本文将介绍几种常用的社交网络分析算法及其使用教程。

一、度中心性算法（Degree Centrality）度中心性算法是最简单也是最常用的社交网络分析算法之一，用于计算每个节点在网络中有多少条边与之连接。

该算法可以用来评估一个节点的重要性和影响力。

具体计算方法如下：1. 首先，将网络数据导入社交网络分析工具（如Gephi、Cytoscape等）中。

2. 在工具中选择度中心性算法，并点击运行。

3. 程序会计算每个节点的度中心性，并将结果显示在节点上或作为节点的属性。

4. 分析结果，找出具有较高度中心性的节点，这些节点在网络中起到重要的枢纽作用。

二、介数中心性算法（Betweenness Centrality）介数中心性算法用于衡量节点在网络中的中介地位，即节点在连接其他节点之间的最短路径中扮演的角色。

该算法可以用来识别那些在信息传播、资源传输中起到关键作用的节点。

具体计算方法如下：1. 在社交网络分析工具中导入网络数据。

2. 在工具中选择介数中心性算法，并点击运行。

3. 工具会计算每个节点的介数中心性，并在节点上显示结果。

4. 根据分析结果，找出介数中心性较高的节点，这些节点在信息传播和资源传输中扮演着重要的桥梁角色。

三、聚集系数算法（Clustering Coefficient）聚集系数算法用于衡量节点邻居之间的相互连接程度，用来判断网络中的群组和社区结构。

该算法可以帮助我们理解社交网络中的小世界现象和群体行为。

具体计算方法如下：1. 将网络数据导入社交网络分析工具中。

2. 在工具中选择聚集系数算法，并运行。

3. 工具会计算每个节点的聚集系数，并在节点上显示结果。

基于标签传播的社区发现新算法

ＤｅｓｉｇｎａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈ设计与研究
基于标签传播的社区发现新算法
Ａｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｄｅｔｅｃｔｉｎｇｃｏｍｍｕｎｉｔｙｂａｓｅｄｏｎｌａｂｅｌｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ
社会网络中的一项研究热点。２基于标签传播的社区发现算法
２．２模块化度量
Ｎｅｗｍａｎ和Ｇｉｒｖａ提出一个评价社区质量的指
标，称为模块化度量（ｍｏｄｕｌａｒｉｔｙｍｅａｓｕｒｅ）。模块度
果，对该算法加以改进。得到一个新的基于标签传播的社区发现算法。经过社会网络社区发
现标准数据集的验证。结果表明新算法的稳定性和适应性有所加强。
关键词：在线社会网络。社区发现。标签传播
中图分类号：ＴＰ３１９签稳定。
１引言

博客，微博等社交网站是当下流行的在线社会网络。在这些网络中，用户与用户之间存在着一些诸如好友、关注等等的关系。在社交网站中，越来越多的用户，因为现实生活中的好友关系、相同的兴趣、或者其他各种联系，逐渐形成了一些规模不
的团体，即社会网络中的社区结构。在线社会网
的顶点正确分类，因此整个迭代过程有接近０（ｍ＋ｎ）的时间复杂度。
络研究通常用图表示网络、图中的结点表示用户、
边表示关系。通过对社区的划分，可以获得一些有价值的信息。高效地得到高质量的社区已成为在线

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陈晶，万云
（１．燕山大学信息科学与工程学院，河北秦皇岛０６６００４；２．河北省虚拟技术与系统集成重点实验室，河北秦皇岛０６６００４）
摘
要：提出了一种利用模块度最大化与社区结构属性相结合的社区发现方法。首先，针对基于模块度最大化的
ｕｔｉｌｉｚｅｄｔｏｒｅｄｕｃｅｔｉｍｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ＣＤＭＭ－ＬＰＡａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂｙｃｏｍｂｉｎｇｌａｂｅｌｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｗｉｔｈ
ｔｉｍｅｃｏｍｐｌｅｘｉｙ，ｔｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｉｎｒｏｔｄｕｃｉｎｇｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｄｉｓｔｎｃａｅｐａｒａｍｅｔｅｒａｎｄ“ ｍｅｒｇｅｒｇｏｉｎｇａｆｔｅｒｌａｂｅｌｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ’ ’ ｗａｓ
标签传播算法中存在的时间复杂度高的问题，引入传播距离参数，依据 “ 先传播，后合并”的原则，降低了社区合并导致整个网络需要更新带来的较高时间复杂度；其次，结合社区结构的概念提出了基于模块度最大化的标签传播算法（ＣＤＭＭ— ＬＰＡ）；最后，基于网络数据集，验证并分析了ＣＤＭＭ．ＬＰＡ算法的可行性。实验结果表明，ＣＤＭＭ．ＬＰＡ算法在降低了时问复杂度的同时，获得了较高的模块度值和更加稳定的强社区结构。关键词：模块度；传播距离；社区结构；标签传播；社区发现中图分类号：ＴＰ３０１．６文献标识码：Ａ
Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｌａｂｅｌｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎ
￣ｄｕｌａｒｉ ‘
ＣＨＥＮＪｉｎｇ，－，ＷＡＮＹｕｎ
（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＹｎｓａｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｉｎｈｕａｎｇｄａｏ０６６００４，Ｃｈｉｎａ；２．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｆｏｒＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｒｔｕａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＳｙｓｔｅｍＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆＨｅｂｅｉＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｑｉｎｈｕｎｇａｄａｏ０６６００４，Ｃｈｉｎａ）
ｔｒｉｂｕｔｅｓｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｕｐｄａｔｉｎｇｔｈｅｗｈｏｌｅｎｅｔｗｏｒｋａｔｅｆｒｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓｍｅｒｇｉｎｇｅｖｅｒｙｔｉｍｅｃｏｕｌｄｒｅｓｕｌｔｉｎｔｈｅｈｉｇｈ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｋｉｎｄｏｆｃｏｍｍｕｎｉｔｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｍｏｄｕｌａｒｉｔｙａｎｄｃｏｍｍｕｎｉｙｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｔ —
第３８卷第２期２０１７年２月
通信学源自报、，０ｌ＿３８ＮＯ．２Ｆｅｂｒｕａｒｙ２Ｏ１７
Ｊｏｕｒｎａ１ｏｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ
社交网络中基于模块度最大化的标签传播算法的研究
ｃｏｍｍｕｎｉｙｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｅｍｐｉｉｃｒａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｎｄａｔａｎｅｔｗｏｒｋｓｖｅｉｆｒｉｅｄｔｈｅｖａｌｉｄｉｙｔｏｆｔｈｅａｐｐｒｏａｃｈｅｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉ — ｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅＣＤＭＭ — ＬＰＡａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓａｈｉｇｈｍｏｄｕｌｒｉａｙｔｖａｌｕｅａｎｄａｍｏｒｅｓｔａｂｌｅｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅ