社会网络中节点重要性评估及发现方法研究

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1、硕士学位论文社会网络中节点重要性评估及发现方法研究ResearchonAIgorithmsf．0rMeasuringandDiscoVeringImportantNodesinSocialNetworl【s学号：21109264指导教师：一蔓塞住完成日期：2014一05大连理工大学DaliaJlUniVersityofTecllrIology大连理工大学学位论文独创性声明Ⅲ儿删㈣舢川删删㈣圳Y2590706作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本

2、论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：塑茎里堡生塾重坌堡望鱼垦兰墅竖堕塑垒作者签名：鲤照茭3日期：．丝竺年—鱼月—L日大连理工大学硕士学位论文捅要近几年，随着网络化信息的不断发展，社会网络越来越成为人们关注的焦点。发现社会网络中具有影响力的重要节点，己成为社会网络的热点研究的问题。在社会网络中，发现具有影响力的重要的节点，对于分析研究社会网络的具体结构，

3、研究网络结构的变化以及网络中用户间关系的分析都有着极其重要的作用。本文对社会网络中节点重要性的评估及发现方法进行了研究，主要工作如下：1，针对社会网络的节点重要性的评估，提出了基于迭代的节点用户排名的算法。该算法避免了只考虑节点的某一属性特征或者只是相邻节点的影响情况，而是从网络的整个连接来全局考虑节点的重要性程度，将节点重要性的分析从网络局部转向网络整体。2，基于节点重要性的几种评估方法，文章提出社会网络中节点重要性的综合衡量模型。该模型克服了节点重要性衡量结果的片面性，能从节点的多个属性以及网络的整体结构出发，对社会网络中节点的

4、重要性程度进行了全面地、综合地评估计算。3，提出了基于场论的社会网络聚类算法。在传统粗糙聚类算法基础上，借鉴数据场理论，提出的一种社会网络聚类的方法。该方法避免了粗糙聚类算法只考虑节点与中心的欧氏距离来划分群的方法，而是在评估出重要节点的基础上，再利用数据场论中网络节点的势来划分网络的簇群结构，该方法是把物理学的数据场理论引用到社会网络的聚类算法划分当中。关键词：社会网络；重要节点；影响力；用户排名；聚类大连理工大学硕士学位论文ResearchonA190rithmsforMeasuringandDiscoveringImporta

5、ntNodesinSocialNetworbAbstracth1recentyears，谢也thedeVelopmentoftheIntemet，socialnetworksareincreaLsinglybecomingtllefocusofattention．nisbecomingallimportantissuetofindimportantnDde．Insocialnetworks，kno、析ngmemutualinnuencebet、Ⅳeennodes，u11derstalldiIlgmeimportaIlceofnode

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