基于语义社会网络分析的企业内隐藏关系探测

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1、总第239期2009年第9期计算机与数字工程Computer&DigitalEngineeringV01．37No．958基于语义社会网络分析的企业内隐藏关系探测。陈磊”董碧丹∞赵燕平3’(中国航天工程咨询中心研究生部"北京100048)(中国航天工程咨询中心孙北京100048)(北京理工大学管理与经济学院孙北京100081)摘要文章讨论了一种可以从社会网络数据中提取隐藏关系的技术，这个技术从社会网络数据中，通过与别人的交往以及交往内容来分析特别人物的特征。分析借助于一个比较普遍和高效的交流媒介～email信件。同时运用基于语义的多重因素探索方法将社群行为中的隐藏关系展现出来，最后文章

2、展现了从安然数据所做出的结果。关键词社会网络分析(SNA)语义分析多重因素连接挖掘中图分类号TP311．131DetectionofConcealedRelationsBasedonSemanticCommunitiesBehaviorsChenLeil’DongBidan2’ZhaoYanpin93’(GraduateStudentDepartmentofChinaAerospaceEngineeringConsultationCenter”，Beijing100048)(ChinaAerospaceEngineeringConsultationCenter2’，Beijing100

3、048)(SchoolofMangement＆Economics，BeijingInstituteofTechnology3’，Beijing100081)A陆t倍ctInthispaperatechniqueisproposedforextractingconcealedrelationsfromsocialnetworkdata．Thetechniqueanalyzesactors’perceptionsregardingotheractors’socialinteractionsandrequiresthattheycanbeconstructedfromthesocialnet

4、workdata．OnepopularcommunicationmediumforwhichthiscanbedoneefficientlyiSelectronicmail．TheproposedtechniqueUSesmulti．relationsBasedonSemanticmeasul'efromtheinformationretrievalliteraturetoquantifytheconceptofconcealment．experimentalresultsarepresentedfromtheEnronemailcorpus．Keywordssocialnetwork

5、analysis，semanticanalysis，multi·relation，linkminingClassNI耵1berTP311．1311引言传统的社会网络分析模型用图论中的点线元素描摹由人类个体之间的接触交流所产生的任何关系[1~5]。这种方式在概括普遍的人际交流上十分有效。随着计算机网络技术的不断发展，人与人之间的交流变得越来越迅捷便利，海量的、多方面的承载人与人之间交流互动的记录信息如Email往来、BBS公告板，乃至个人博客链接等，使对社会网络进行高效准确的分析和可视化展示日益困难。先进的网络设施为个体间的私密活动提供了基础，而出于信息安全的需要，企业越发需要对复杂的社

6、会网络中具有特定行动目标的社群进行准确的探测与洞察。并根据其活动特点制定事先预警机制加以管理。从已有的文献来看，信息内容安全监测应用领域的研究成果包括用来发现用户访问特定URL的内容的监控器SiteScope，实时邮件检查和监控软件MailCensor，NSF支持的RPI(RensselaerPolytechnicInstitute)计算机科学部PetrosDrine-·收稿日期：2009年4月17日，修回日期：2009年6月12日基金项目：国家自然科学基金：网络文本内容安全智能关联分析与监测方法研究(编号：70471064／GDlll)资助。作者简介：陈磊，男，硕士研究生，研究方向：

7、社会网络分析，商业智能。第37卷(2009)第9期计算机与数字工程59asretc。在缺失语义信息的情况下对电子邮件情报进行检测和分析的研究(项目编号#0324947)。前两者仅对内容进行监控，而不对人员之间的组织结构加以分析。第三种提出了一些方法用于以电子邮件为基础的组织结构和交流模式的识别。但它探测团体活动行为模式是与特定活动主题无关的，这样会把无关的人牵涉到某团体中，不利于监测与团体主题相关的活动，例如监测恐怖组织的活动，应该尽量避免牵涉