【摘 要】
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社交网络平台是人们在互联网上沟通交流的重要途径之一,分析社交网络中用户的影响力可以帮助我们了解互联网信息动态,以便更好地控制舆情;利用链路预测挖掘网络中用户间的潜在关系,有助于了解用户喜好,完善用户推荐系统为用户提供更加优质的服务。现有的利用用户网络来分析影响力的方法仅考虑了单一关系网络中用户节点的拓扑性质,没有考虑用户的行为特征、用户间的拓扑关系以及真实社交网络中用户间多交互关系特点,导致对用户
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社交网络平台是人们在互联网上沟通交流的重要途径之一,分析社交网络中用户的影响力可以帮助我们了解互联网信息动态,以便更好地控制舆情;利用链路预测挖掘网络中用户间的潜在关系,有助于了解用户喜好,完善用户推荐系统为用户提供更加优质的服务。现有的利用用户网络来分析影响力的方法仅考虑了单一关系网络中用户节点的拓扑性质,没有考虑用户的行为特征、用户间的拓扑关系以及真实社交网络中用户间多交互关系特点,导致对用户影响力评估不准确。此外,在链路预测方面现有方法大多只考虑用户节点对的特征,忽略了单个重要用户对连接关系建立的贡献以及其他重要的节点特征。本文基于具有代表性的推特平台,提出了基于多层网络的社交媒体人物关系分析方法,用以研究用户的影响力排序和用户间的潜在关系挖掘。本文的主要工作和贡献如下:(1)为了更准确地评估推特用户的影响力,本文提出了一种新的用户节点中心性度量——引力中心性。该中心性度量受万有引力公式启发,认为用户之间存在吸引力,将用户自身的行为属性视为节点质量,并基于距离平方反比公式,同时考虑了用户间的拓扑相似性,以用户对其他用户的总吸引力强度衡量用户的影响力。利用SIR传播模型和肯德尔等级相关系数在真实的推特用户网络上进行实验,证明了该方法较传统方法能够更好地对用户的影响力排序。(2)为了充分利用推特用户间的多交互关系,本文构建了用户的多层关系网络,并提出基于层间相似度的多层网络融合方法用以整合各层网络的分析结果。该方法利用图嵌入技术提取各层网络的特征并计算网络的相似性,认为与其它层越相似的网络层对用户关系的分析贡献越大,由此赋予更高的权重。通过实验证明了结合上文提出的引力中心性可以更好地对用户的整体影响力排序。(3)为了更好地挖掘用户间潜在关系,本文提出了基于最优化思想的链路预测方法。该预测方法基于用户网络的拓扑特征构建用户网络的有序节点对的特征向量,不仅考虑了现有的用户相似性指标,还考虑了用户节点的影响力、聚类系数、节点相关度等重要特征。以AUC为目标函数,不断调整预测模型中的权重最终得到用户节点连边的预测分数,该分数可以表示用户间存在潜在关系的可能性。在真实的推特用户多层网络中进行实验,证明了该方法相比于传统方法可以更好地预测出用户间的关系。
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