一种基于加权的社会网络重要节点发现算法

摘要

随着诸如艾滋病、非典型性肺炎、甲型流感等传染疾病对人类健康的威胁越来越大，被人们称为“21世纪的政治瘟疫”的恐怖主义股暗流的悄然涌起，诸如传染性疾病如何在特定社会网络中被有效并迅速地被控制住？如何将恐怖分子集团网络重要头目中关键人物的准确定位与迅速逮捕？等问题均与社会网络中重要节点的发掘与评估息息相关。由于发现社会网络中的关键重要节点，不仅在人类社会领域，而且在国家政治等领域，都具有巨大的实用价值和极大的现实意义，所以近年来该相关课题成为国内外学者的研究热点。
　　本文通过对目前常用的复杂网络节点重要性发现方法的研究，发现这些算法研究的角度都是基于全局的，通常出发点都是针对网络中全部节点进行重要性排序，然而很少有学者能够基于局部网络中节点的相对重要性进行深入研究。此外，在社会网络中节点和边均对网络信息的传播、扩散有非常重要的影响，所以在对社会网络重要节点的评估和发现时，对节点权值和边权属性，要在考虑网络拓扑的同时重点关注。
　　本文针对以上问题，提出来一种基于加权的社会网络重要节点发现算法。该算法基于社会网络中节点和边的属性进行有向加权社会网络建模，融合节点之间相对重要性理论和网络拓扑原理，共同发现加权的社会网络中的重要节点。
　　实验利用社会网络分析软件Gephi、Pajek对网络进行处理，采用Java语言编程实现多种算法。在中国国内城市间航班网络数据集和来自社交网站Advogato的信任网络数据集进行多组算法对比实验，实验结果表明，本文所提出的算法能较好的发现加权网络中的重要节点，弥补常规算法的不足，具有较强的实用性。

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第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.3 论文研究内容及目标

1.4 论文组织结构

第2章 社会网络及重要节点相关理论

2.1 社会网络

2.2 社会网络研究的一般步骤

2.3 网络重要节点发掘方法

2.4 社会网络分析方法

2.5 信息搜索领域分析方法

2.6 本章小结

第3章 基于加权的社会网络重要节点发现算法

3.1 常规算法在研究社会网络的不足

3.2 网络节点相对重要性

3.3 有向加权的社会网络模型

3.4 基于加权的社会网络重要节点发现算法

3.5 本章小结

第4章 仿真实验与结果分析

4.1 实验背景介绍

4.2 实验内容与方案

4.3 实验数据源及数据预处理

4.4 有向加权社会网络建模

4.5 实验结果

4.6 实验分析

4.7 本章小结

结论

参考文献

致谢