面向微博用户的社交网络社区发现研究

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3、含已获得江西理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材一料思。与我同工作的巧志对本研究所做的任何贡献均己在论文中做了明确的说明并衷示谢。一申请学位论文与资料若有不实么处，本人承姐切相关责任。口研究生签名：ｉｌｌ本复ｉ琴＊时间：兴？年少月＾日学位论文版权使用授权书保本人完全了解江西理工大学关乎收集、保存、使用学位论文的规定：即学校有权存按要求提交的学位论文印刷本和电子版本，学校有极将学位论文的全部或者部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编供版查阅和借阅；学校有权按有关规定向国家有关部口或者机构送交论文的碁印件和电子

4、。本人允许本学位论文被查阅和借阅，同意学校向閨家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，并通过网络向社会公众提供信息服务。保密的学位论文在解密后适用本授权书。学位论文作者签名（乎写）：导师篇名（手写）：Ｉ签字鬥期：年拥多０Ｈ签字鬥期：父《年某月＞鬥江西理工大学硕士学位论文摘要摘要随着计算机技术快速发展，社交网络应运而生改变了人们面对面的交流方式，由传统的线下沟通变革为新时代的“线上”沟通及“掌心”交流。如今处于大数据时代，社交网络中海量数据对于社会科学研究显得更加重要，而发现社交网络的社区结构已然成为学者们研究的热点领域。社区发现技术对研究复杂网络拓扑结构有很大的

5、帮助，同时也蕴含很大的社会价值。目前在社区发现技术在复杂网络领域已经取得了不错的成果，但针对社交网络的社区发现技术还不太成熟，因为社交网络规模较大且内容繁杂，大多算法都存在一定的缺陷，如算法复杂度过高，结果不够准确或局部最优等。鉴于此，本文针对社交网络中的微博网络进行研究，从微博用户出发，通过用户关系和用户内容的融合，发现潜在的用户社区，并且通过实验证实了结果的合理性。本文主要做了以下几方面的研究和创新：(1)针对微博网络中用户关系结构的特点，考虑到网络中同时存在单向关注和双向关注两类关系，提出了一种计算用户关系相似度的方法，该方法兼顾这两类关注关系对节点的影响，同时将有向网络转换为加权无向网

6、络进行计算，提高了运行效率。另外针对加权无向网络，利用用户相似度作为权重提出了一种改进的CNM社区发现算法。根据朋友的朋友更容易成为朋友的思想，可以延伸为朋友的朋友和自己同相似，所以用节点相似度替代模块度进行社区合并，更加合理的发现用户社区。这是针对网络中用户的关系特点进行社区发现。(2)微博网络中用户内容可以反映用户当前的兴趣，针对这一思想，提出了用户关系和用户内容融合的社区发现算法。根据主题模型的思想融入用户标签来发现用户的兴趣主题，通过相对熵计算用户兴趣主题的相似度，同时加入用户关系相似度并通过实验调节两类相似度融合的比重，充分体现用户的兴趣特性。(3)在融合用户关系和内容两种相似度的基

7、础上，提出了JSCNM算法，利用改进模块度增量函数将融合后的中心度加入到优化函数中，充分考虑微博网络中关系和内容对节点影响力作用，经过不断寻找最优目标达到划分社区目的。利用微博网络真实数据集进行实验，结果证明划分社区更加合理。关键词：微博网络；社区发现；节点相似度；聚类算法；主题模型IAbstractAbstractThesocialnetworkchangedthewayofcommunicat