基于SNA的網(wǎng)絡(luò)核心及社團(tuán)結(jié)構(gòu)挖掘研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩51頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、社會網(wǎng)絡(luò)指的是社會行動者及其間的關(guān)系集合。也可以說一個社會網(wǎng)絡(luò)是由多個點(社會行動者)和各點之間的連線(行動者之間的聯(lián)系)組成的集合。因此社會網(wǎng)絡(luò)分析不同于單個的語義分析,是注重于關(guān)系數(shù)據(jù)的分析。
   本文主要圍繞應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)信息安全的社會網(wǎng)絡(luò)分析法這一方向展開,研究了基于郵件的社會網(wǎng)絡(luò)分析,在廣泛閱讀了國內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)之上提出了一種基于郵件挖掘社會網(wǎng)絡(luò)核心層的新方法,本文的主要工作主要有以下兩個方面:
   (1)為了

2、挖掘出完整的社會網(wǎng)絡(luò)核心層的成員,提出了基于郵件挖掘社會網(wǎng)絡(luò)核心層的新方法。在用郵件數(shù)據(jù)構(gòu)建出了社會網(wǎng)絡(luò)之后,首先刪除節(jié)點度小于一定閾值的節(jié)點,再運用社團(tuán)結(jié)構(gòu)挖掘及中心度分析找出部分網(wǎng)絡(luò)核心成員,最后結(jié)合已刪除的節(jié)點得出完整的網(wǎng)絡(luò)核心層。實驗結(jié)果顯示,該方法可以找出全部的網(wǎng)絡(luò)核心成員,且在一定程度上解決了大型網(wǎng)絡(luò)不容易計算的問題。
   (2)為了更精確的評價社團(tuán)結(jié)構(gòu),本文提出了一種新的評價標(biāo)準(zhǔn)——社團(tuán)凝聚度,定義社團(tuán)外部鏈接數(shù)

3、與內(nèi)部連接數(shù)的比值為社團(tuán)凝聚度,并在此基礎(chǔ)上提出了基于局部社團(tuán)凝聚度增量的社團(tuán)結(jié)構(gòu)挖掘算法。首先選擇初始節(jié)點定義為一個社團(tuán),然后比較網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點加入到社團(tuán)后的凝聚度增量,選擇局部社團(tuán)凝聚度增量增長最快或者減少最慢的節(jié)點作為社團(tuán)成員加入,重復(fù)選擇合適節(jié)點加入社團(tuán)直到社團(tuán)凝聚度達(dá)到指定閾值,或者發(fā)現(xiàn)完全封閉的社團(tuán)。最后比較挖掘出社團(tuán)的凝聚度可以確定哪些為社團(tuán),哪些則可以作為孤立點。
   針對本文提出的算法編寫程序,應(yīng)用于計算機(jī)生

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論