隐马尔可夫模型下基于通信流的隐组织识别

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1、创新性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。日期：丝：2：主：兰关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证

2、毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。(保密的论文在解密后遵守此规定)本学位论文属于保密，在——年解密后适用本授权书。本人签名：到：查羔日期丝翌：兰：兰导师签名：日期∥9．?夕摘要现代的通信方式如电子邮件，博客，聊天室等使得一个通信网络中的个体的交流方式变的多样化，同时也产生了海量的并不断增长的交流数据。这些海量数据为网络中的一些组群掩饰它们的存在及行为提供了环境，大量的随机交流使得它们很难被发现，

3、这样的组群也被称作隐组。特别是2001年的9．11悲剧使人们更加认识到需要找到有效的方法来发现网络中的隐组。本文首先简单介绍了国内外现有的部分研究成果，然后介绍了一种不基于语义而仅依靠交流图本身的查找隐组的新颖算法。由于隐组内成员交流有周期性特点，因此算法根据节点问的通信时间和频繁程度用一种通信流模式来发现隐组，通过以小组群为节点来构造大组群的思想来发现隐藏在网络中的隐组。随后通过引入启发式搜索思想及PageRank技术对算法进行了改进。最后分别通过随机图数据以及安然邮件数据库(EnronEmailD粕et)数据对算法的改进进行了测试，证明改进后的算法无论是在

4、运行时间上还是在划分的组群质量上都有很大的提高。关键词：隐马尔科夫模型隐组通信流安然邮件数据库Abs仃actAbstractModeIlmeallsofcommuIlication，such嬲e-mail，web-logs，andcha臼ooms，a110w伽diVidualstoconl]ⅡmIlicateinammlberofnewways锄ldalsoresulteinmeV嬲ta11d孕‘owingcomImlnicationdata．TllisVastcommullicationdataproVidesmeideal嘲衄emforgroupst0hi

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