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基于结构信息的社会计算

发布时间:2021-04-21

社会网络是以社会媒体中的用户为节点﹐用户间的关系为连边而构建的网络。它既是用户间社会关系的反映,也是用户之间进行信息交互的载体。具有关系的异质性﹑结构的多尺度性以及网络的动态演化性3方面特性。社会网络中个体因血缘关系或兴趣爱好等因素而形成了连接紧密的圈子,这种内部关系紧密而对外关系相对稀疏的结构被称为社区。社区结构是社会网络所普遍具有的结构特征﹐社区结构的存在对于网络的高效搜索﹑网络演化﹑信息扩散等具有重要意义。针对社区结构的研究可分为社区发现。社区结构演化等方面。

社区发现旨在识别出网络固有的社区结构,按照节点间的连边关系把节点划分成若干节点组﹐使得节点内部的连边相对稠密﹐不同节点之间的连边相对稀疏。 Girvan和Newman提出分裂式层次聚类方法﹐是一种自顶向下的社区分割过程﹔文献[63]提出模块度概念,采用一种被假定没有社区结构的网络作为参照网络﹐对于一个给定的网络划分,通过对比原有网络和参照网络中处于该划分的各个分量内部边的比例,给出一种度量网络划分质量的方法;对于重叠社区结构的研究﹐Palla等人提出了一种基于完全子图渗流的社区发现方法﹐已应用到生物﹑信息﹑社会等网络中﹔进一步定义新的网络模块度,采用聚合式层次聚类的方式,提出了能够同时揭示网络层次重叠社区结构(如图所示)的社区发现方法。

层次重叠社区结构示意图.bmp

层次重叠社区结构示意图

 

社区演化是网络自身结构与在其上频繁发生的交互过程相互作用的结果。社区演化分析主要研究社区随时间变化的情况,并分析导致这些变化的机制和原因﹐包括社区的形成﹑生长,缩减﹑合并、分裂和消亡等.在动态演化过程网络建模研究方面﹐Barabasi 和 Albert提出了著名的BA网络生成模型﹐建立了网络微观机制和宏观拓扑结构特征的关联规律。文献基于完全子图渗流社区发现方法研究社区演化,得出了小社区稳定性是保证其存在的前提而大社区的动态性是存在的基础的结论。随着含时间数据的积累,关于社区演化的研究将会是一个热点。


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