基于层次性过滤的社交网络关键节点挖掘算法研究

摘要

社交网络是人们现实世界社交活动在网络的延伸.同现实世界相似,社交网络处于中心性地位的核心人物,基于威望、信任与活跃度等因素,仍然对信息的局部辐射起着重要作用,而处于社交网络区域之间的连通性关键人物,基于位置关系,则对信息在网络全局之间的穿透有着不可低估的力量.论文关键节点挖掘技术的研究以层次性评价指标的提出为基础,层次性指标的设计目的是通过低层次、低复杂度指标的计算过滤部分节点,从而降低高层次、高复杂度指标节点计算规模,同时保证挖掘质量.论文对所提出的算法在SIR模型中进行了实验验证,实验结果表明本文提出的关键节点挖掘算法挖掘的节点能加快信息传播,扩大信息传播范围.