微博社交网络的对称性研究

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1、（申请理学硕士学位论文）微博社交网应络用的微博社交网络的对称性研究对称性周研究妍武康汉泽培养单位：理学院理东工大学科专业：应用数学学研究生：康泽东武汉理指导老师:余旌胡教授工大学2014年12月万方数据分类号密级UDC学校代码10497学位论文题目微博社交网络的对称性研究英文题目Studyonsymmetryofmicro-blogsocialnetworks研究生姓名康泽东指导教师姓名余旌胡职称教授学位博士单位名称理学院邮编430070副指导教师姓名丁义明职称研究员学位博士单位名称中科院武汉物

2、理与数学研究所邮编430071申请学位级别硕士学科专业名称应用数学论文提交日期2014年10月论文答辩日期2014年12月学位授予单位武汉理工大学学位授予日期答辩委员会主席评阅人2014年12月万方数据独创性声明本人声明，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。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工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明

3、确的说明并表示了谢意。研究生签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后遵守此规定）签名：导师签名：日期：万方数据摘要对称性是微博社交网络中最直观也是最重要的性质之一，研究微博社交网络的对称性变化规律，可以揭示微博社交网络用户节点之间的联系紧密程度。然而，目前已有的社交网络对称性研究方法存在局限性。一方面，微

4、博社交网络的对称程度没有具体准确的定义，容易忽略微博的特殊性；另一方面，现有的对称程度算法不适用于大数据类型，而社交网络研究属于大数据挖掘范畴。为了解决这两个方面的问题，本文基于微博的特性，给出微博社交网络对称程度的定义，并对已有算法进行优化，使得对大数据类社交网络对称性的研究更加可行。本文主要分为三个部分，第一部分主要阐述微博社交网络对称性的相关背景，并概述了现有的Reciprocity算法，给出了改进的对称程度算法。第二部分使用改进算法研究微博社交网络的对称性，具体工作如下：根据收集的100

5、万条新浪用户之间的关注关系和236个Twitter用户及其之间的关注关系来构建初始微博社交网络，选取其中具有明显对称性的连通子网络作为研究的主要对象；通过去除法研究影响其最大连通子网络对称性的主要因素，并分析了产生此现象的原因；用比较分析法，得到了Sina微博和Twitter的大V用户构成的社交子网络的对称性强弱关系；从功能定位方面给出了两种微博的对称程度实证分析；通过对初始网络的所有连通子网络的对称性研究，总结得出社交网络的对称性变化规律。第三部分讲述了社交网络的对称性变化规律的现实意义，总结

6、了相关的结论，并对微博社交网络的对称性的进一步研究提出了延伸和展望。关键词：微博社交网络；对称程度；连通子网络I万方数据AbstractSymmetryisoneofthemostintuitiveandimportantpropertiesofmicro-blogsocialnetwork.Bystudyingitssymmetry'schangeregulationofmicro-blog,thedegreeofthecloselinkofmicro-blogsocialnetworkuse

7、rsamongthenodescanberevealed.However,therearelimitationsofresearchmethodsforsocialnetwork'ssymmetry.Ontheonehand,thereisnospecificaccuratedefinitionsymmetricdegreeformicro-blogsocialnetwork,ignoringthespecificityofmicro-blogeasily.Ontheotherhand,thee

8、xistingsymmetricalgorithmsdonotadapttothetypeofbigdata,whilesocialnetwork'sresearchbelongstotheareasofdata-miningforbigdata.Inordertosolvethesetwoproblems,thisarticlewillgivethedefinitionofthemicro-blogsocialnetwork'ssymmetrydegree,andthealgorithmisa