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时间:2019-05-12
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1、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。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或集体已经发表或撰写过的研究成果,对本文的研究做出贡献的集体和个人均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名:专基寄二_一日期:皇虹L上丝论文使用和授权说明本人完全了解云南大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文和论文电子版;允许论文被查阅或借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,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应遵循此规定)黜始年聊龋斗生吼赳本
2、人及导师同意将学位论文提交至清华大学“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社”进行电子和网络出版,并编入CNKI系列数据库,传播本学位论文的全部或部分内容,同意按《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。研究生微牛聊虢犁生嗍蚴基于密度模块化的微博社区发现方法摘要微博的出现推动了互联网社会网络的快速发展,然而社区发现正是研究微博网络的主要趋势之一。许多现存的方法都是基于微博用户互相“关注”的模型来研究微博,但由于“关注”模型只能反映用户关系的存在却不能的反映用户关系的强弱,往往导致对社区划分的不准确。与此同时,由于许多流行社区发现算法存在不能无监督
3、的运行、时间复杂度高或分辨率极限的问题,算法本身也成为影响社区划分质量的另一个因素。包括微博网络在内的社会网络研究本属于社会学、物理学范畴,相对于计算机领域,其社区发现问题的研究起步更早,拥有丰富的成果。因此通过借鉴社会学、物理学知识解决现存社区发现问题不仅是一个比较好的思路,同时也是计算机领域研究社会网络的采用的方法之一。社会学认为关系的强弱往往可以由联系的相互性与频度体现,且相互性、频度越高关系越紧密。根据此性质我们可以找出一种方法对微博用户的关系强弱进行量化,从模型的角度提高社区划分的准确度。除此之外,社会学提出的层次聚类的思想不需要先验知识的获取可以较
4、好解决社区发现有监督的问题;物理学提出图密度的概念能准确的刻画小社区结构,为解决分辨率极限提供了途径。总的来看,本文的主要工作和贡献可概括如下:(1)建立表示用户关系强弱的图模型我们选取具有相互性和频度的“转发”、“评论”联系行为作为建模的依据。根据社会学提出的关系理论,提出了一种能通过联系行为方向与频度量化用户关系紧密强弱方法,并用图对用户关系进行建模。(2)提出基于图密度的层聚式聚类算法为提高聚类精度,我们将密度模块化与本文提出的子图贴近度的概念相结合,给出了一种能根据用户关系紧密强弱逐步按层次聚类的算法。这种算法可以在无监督的前提下,得到分辨率较高的结果
5、。(3)实验结果本文在真实社会网络和人工模拟的微博网络上,分别对本文算法的分辨率、准确度和效率3个方面进行了测试,通过与现有流行的社区发现算法对比,分析1基于密度模块化的微博社区发现方法了本文算法与现有算法的优缺点。关键词:微博;社区发现;关系强度;图模型;模块密度IIAbstractMicroblogshavecreatedafastgrowingsocialnetworkontheIntemetandcommunitydetectionisoneofthesubjectsofgreatinterestmicroblognetworkanalysis.The
6、“follow”relationshipshighlightedinmanyexistingmethodsarenotsufficienttocapturetheactualrelationshipstrengthbetweenusers,whichleadstoimprecisecommunitiesofmicroblog—users.Inaddition,becausemanypopularcommunitydetectionalgorithmsfailtoworkwithnon-supervision,lowtimecomplexityorhighres
7、olutionratio,ithasbecomeanotherfactoraffectingthequalityofcommunitypartition.Includingthemicroblognetwork,thesocialnetworkanalysisoriginallybelongstotheresearchcategoriesofsociologyandphysics.Theresearchesofcommunitydetectionofsociologyandphysicshavegainedricherfruitsthanthatofcompu
8、terscience.So,solvi
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