在线社会网络演化的分析方法研究

《在线社会网络演化的分析方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、万方数据分类号：密级：UDC：编号：工学博士学位论文在线社会网络演化分析方法研究博士研究生：魏凤梅指导教师：张健沛教授学位级别：工学博士学科、专业：计算机应用技术所在单位：计算机科学与技术学院论文提交日期：2015年4月26日论文答辩日期：2015年6月12日学位授予单位：哈尔滨工程大学万方数据万方数据ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegreeofD.EngResearchonevolutionanalysismethodsofonlinesocialnetworksCandidate:WeiFengmeiSupervisor:Prof

2、.ZhangJianpeiAcademicDegreeAppliedfor:DoctorofEngineeringSpecialty:ComputerAppliedTechnologyDateofSubmission:April.26.2015DateofOralExamination:June.12.2015University:HarbinEngineeringUniversity万方数据万方数据哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内

3、容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者（签字）：日期：年月日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明

4、作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。本论文（□在授予学位后即可□在授予学位12个月后□解密后）由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。作者（签字）：导师（签字）：日期：年月日年月日万方数据哈尔滨工程大学博士学位论文万方数据在线社会网络演化分析方法研究摘要随着先进技术的发展和人们生活习惯的改变，基于Web2.0的在线交友平台、在线网络社区、在线网络媒体等已经成为时下风靡网络的几种重要在线社会网络平台。在这些平台上人们不仅可以接收而且可以发布信息，还可以通过关注好友的方式形成自己的朋友圈，所以在线社会网络上聚集了大量的数据。这些数据包含小到个人喜好，大到民

5、生民意等多种信息，对这些数据的挖掘具有重要的意义。另外，过去发生的演化过程往往预示着在将来某个时刻网络在结构和功能上的巨变，所以对演化过程的研究有助于准确预测网络演化的趋势。本文从数据挖掘和演化规律两个方面对在线社会网络进行了演化分析研究。目前对在线社会网络的分析方法可以分为传统算法和统计物理新方法两大类。传统算法将在线社会网络进行时间或空间的划分，得到无限细分的网络片段，分别对这些片段进行分析，最终结果组成网络整体分析结果。统计物理新方法主要从定性的角度分析网络演化过程中体现的演化规律。研究形式分为从宏观现象到微观演化规律的研究和从微观性质到宏观演化现象的推理。本文分别应用这两类方法从

6、不同角度实现在线社会网络的演化分析。首先，研究基于迁移学习的在线社会网络社区发现。本文将在线社会网络的节点语义标签看做目标数据，搜索网络中的相关长文本作为辅助源数据，研究一种长文本到短文本的迁移学习方法FSFP(FreeSourceselectionFreePrioriprobabilitydistribution)。该方法提取节点语义信息作为节点标签；借助网络长文本作为源数据以弥补目标数据语义简短，数据稀疏的缺点；利用潜在语义分析方法从源数据中提取关键词作为种子特征集；选取一个辅助学习的社交媒体网络，以标签为节点、构建这个网络的信息无向图；提取包含所有种子特征集的子图，利用改进的拉普拉

7、斯特征映射方法，将每个节点映射到一个低维空间，得到标签新的特征表示；根据最新标签特征表示与目标领域数据标签最小化互信息为约束对目标数据进行分类，从而实现基于语义的在线社会网络社区划分。在大量数据集上的实验表明了算法的有效性。其次，研究基于改进的量子遗传算法的在线社会网络社区发现。由于基于相同语境，在线社会网络节点间的连接关系可以反映出语义标签间的关联关系。为了发现这种关系本文提出一种改进的量子遗传算法APGA(Apriori-Qua