论文部分内容阅读
在网络中占据何种位置能够获益的想法已经得到了许多人的关注.有些存在于个体之间或者团体之间的被称为中间人或者是桥,他们更有可能获得丰富的信息,并且能够控制这些个体或者团体之间的网络关系,这个观点是在结构洞理论的基础上形成的.结构洞理论是社会学和社交网络中研究个体在群体中关键位置和作用的重要结论,受到社会学、心理学、经济学等领域的研究者们的重视和关注,并被广泛应用于各个领域.作为网络结构分析的重要概念,结构洞占据者在获取网络有效信息方面起着关键的作用.
目前,研究者们主要针对无权网络进行研究并挖掘其结构洞占据者,然而,在实际网络中,边的权重对网络性能的影响起着重要作用.此外,社团是网络中的一种重要结构,有效信息通常是从一个社团传播到另外一个社团,在社团之间传播信息的用户与结构洞占据者有着相同的作用.本文的研究重点在于,如何有效的挖掘出加权网络中的结构洞占据者.作者针对加权网络提出基于社团的获取结构洞占据者的框架.首先利用社团发现算法求解加权网络的社团,然后初始化社团中的重要节点,最后再利用两个相互迭代的目标函数找到结构洞占据者.在初始化重要节点方面,作者使用两种方法进行初始化.第一种,在结构洞理论的基础上,首先,某个个体与不同社团的意见领袖有联系,那么这个个体就更有可能成为结构洞占据者.基于这种思想,本文提出了一种基于加权PageRank的结构洞占据者获取方法WHIS.第二种方法认为,约束度是结构洞理论的一个重要评价指标,节点的约束度值越小,就可能占据较多的结构洞;反之,值越大,越不可能成为结构洞占据者.因此,与两个约束度值小的节点相连的节点更有可能成为结构洞占据者.据此,本文提出了基于加权约束度的结构洞占据者获取方法W_CIHIS.在实例数据和公用数据上的实验结果表明了本文所提出的两种方法的有效性.
本文的主要工作具体如下:
首先,本文以罗纳德?伯特提出的结构洞理论为研究基础,对结构洞的意义以及加权网络的结构洞研究背景及意义进行了阐述;简单介绍了结构洞理论的发展和研究现状;然后,详细介绍了研究者们提出的衡量结构洞的相关方法,并对这些方法进行一定的研究与分析.接着,作者在此基础上,针对加权网络,提出了两种获取结构洞占据者的方法.
1.基于意见领袖的思想提出了第一种方法:加权PageRank的结构洞占据者获取方法W_HIS,首先是对网络进行社团划分,然后通过对经典的PageRank算法进行加权改进,并利用加权后的PageRank算法初始化每个社团中的节点重要性,再根据两个相互迭代的函数找到加权网络中的结构洞占据者.
2.第二种方法是基于加权约束度的结构洞占据者获取方法W_CIHIS:作者研究了伯特的约束度,并将约束度进行加权改进;在对网络进行社团划分之后,利用加权的约束度初始化每个社团中的节点重要性,然后在加权网络中利用两个迭代函数找到结构洞占据者.
在本文的最后给出了作者所提出的两种方法在实例数据和公用数据的加权合著网络的实验结果.在合著网络上的实验结果表明,在获取结构洞占据者时考虑社团是很有意义的,而且本文的两种不同初始化重要节点获取结构洞占据者的方法,不受任何社团发现算法的影响,而且两种方法找到的结构洞占据者几乎相同.
目前,研究者们主要针对无权网络进行研究并挖掘其结构洞占据者,然而,在实际网络中,边的权重对网络性能的影响起着重要作用.此外,社团是网络中的一种重要结构,有效信息通常是从一个社团传播到另外一个社团,在社团之间传播信息的用户与结构洞占据者有着相同的作用.本文的研究重点在于,如何有效的挖掘出加权网络中的结构洞占据者.作者针对加权网络提出基于社团的获取结构洞占据者的框架.首先利用社团发现算法求解加权网络的社团,然后初始化社团中的重要节点,最后再利用两个相互迭代的目标函数找到结构洞占据者.在初始化重要节点方面,作者使用两种方法进行初始化.第一种,在结构洞理论的基础上,首先,某个个体与不同社团的意见领袖有联系,那么这个个体就更有可能成为结构洞占据者.基于这种思想,本文提出了一种基于加权PageRank的结构洞占据者获取方法WHIS.第二种方法认为,约束度是结构洞理论的一个重要评价指标,节点的约束度值越小,就可能占据较多的结构洞;反之,值越大,越不可能成为结构洞占据者.因此,与两个约束度值小的节点相连的节点更有可能成为结构洞占据者.据此,本文提出了基于加权约束度的结构洞占据者获取方法W_CIHIS.在实例数据和公用数据上的实验结果表明了本文所提出的两种方法的有效性.
本文的主要工作具体如下:
首先,本文以罗纳德?伯特提出的结构洞理论为研究基础,对结构洞的意义以及加权网络的结构洞研究背景及意义进行了阐述;简单介绍了结构洞理论的发展和研究现状;然后,详细介绍了研究者们提出的衡量结构洞的相关方法,并对这些方法进行一定的研究与分析.接着,作者在此基础上,针对加权网络,提出了两种获取结构洞占据者的方法.
1.基于意见领袖的思想提出了第一种方法:加权PageRank的结构洞占据者获取方法W_HIS,首先是对网络进行社团划分,然后通过对经典的PageRank算法进行加权改进,并利用加权后的PageRank算法初始化每个社团中的节点重要性,再根据两个相互迭代的函数找到加权网络中的结构洞占据者.
2.第二种方法是基于加权约束度的结构洞占据者获取方法W_CIHIS:作者研究了伯特的约束度,并将约束度进行加权改进;在对网络进行社团划分之后,利用加权的约束度初始化每个社团中的节点重要性,然后在加权网络中利用两个迭代函数找到结构洞占据者.
在本文的最后给出了作者所提出的两种方法在实例数据和公用数据的加权合著网络的实验结果.在合著网络上的实验结果表明,在获取结构洞占据者时考虑社团是很有意义的,而且本文的两种不同初始化重要节点获取结构洞占据者的方法,不受任何社团发现算法的影响,而且两种方法找到的结构洞占据者几乎相同.