异构信息网络下基于元路径的节点重要性度量和社区发现

论文摘要

网络广泛存在于我们现实生活之中,通过计算机建模之后可以抽象成信息网络,例如,微博好友信息网络等,信息网络有同构和异构之分。异构信息网络包含多种类型的节点和边,能够更加真实地表征现实生活中的网络。社会中每天都有大量的数据产生,研究者可以在这些大量数据的基础之上提取关键信息,建立相关的信息网络,利用相关算法来对其进行有效的研究之后可以应用到:社会治安管理、舆情监控、商品推荐等诸多方面。本文在DBLP数据集的基础之上,建立DBLP学术文献异构信息网络,提出多路径迭代度量模型（MPIMM）和基于元路径计算相似性的标签传播算法（PathLPA）来对信息网络进行节点重要性度量和社区发现。节点重要性度量是研究网络的维度之一,通过有效度量节点的重要性,可以快速而准确地发现网络中的关键节点,本文在权威排名的基础之上,增加相应的度量规则并引入作者节点在论文中的贡献度概念来进行节点的重要性度量,在有机组合度量规则之后提出文本的节点重要性度量模型-多路径迭代度量模型（MPIMM）,通过实验与多种算法进行对比分析,最后,得出本文度量模型具有良好的度量性能。社区发现（Community Detection）也是研究网络的维度之一,通过良好的社区划分方法来找到较优的划分结果,可以应用到多个方面,本文在经典标签传播算法的基础之上引入基于元路径计算的相似度来进行优化,提出本文的社区划分算法-基于元路径计算相似性的标签传播算法（PathLPA）,并将本文算法应用到DBLP学术文献异构信息网络中来对作者节点进行社区划分,并取得良好的社区划分结果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
•   1.1 研究背景及意义
•   1.2 国内外研究现状
•     1.2.1 异构信息网络研究现状
•     1.2.2 节点重要性度量研究现状
•     1.2.3 社区发现研究现状
•     1.2.4 节点相似性研究现状
•   1.3 论文研究的内容
•   1.4 本文结构
• 第二章 基本概念与方法
•   2.1 基本概念
•     2.1.1 网络的表示与类型
•     2.1.2 网络的拓扑性质
•   2.2 经典节点重要性度量方法
•     2.2.1 介数中心性
•     2.2.2 接近中心性
•     2.2.3 权威排名
•   2.3 经典节点相似性度量方法
•     2.3.1 Local path
•     2.3.2 PathSim
•   2.4 经典社区发现方法
•     2.4.1 CNM算法
•     2.4.2 层次化社区发现
•     2.4.3 标签传播算法
•     2.4.4 SLPA算法
• 第三章 异构信息网络中基于元路径的节点重要性度量
•   3.1 异构信息网络基本概念
•     3.1.1 信息网络
•     3.1.2 网络模式
•     3.1.3 元路径与路径实例
•   3.2 节点重要性度量
•     3.2.1 DBLP学术文献异构信息网络建模
•     3.2.2 DBLP学术文献异构信息网络的网络模式和元路径
•     3.2.3 基于元路径的节点重要性度量规则
•     3.2.4 节点重要性度量模型
•   3.3 实验
•     3.3.1 实验数据集
•     3.3.2 迭代次数
•     3.3.3 实验结果以及分析
• 第四章 基于元路径计算相似性的标签传播社区发现
•   4.1 社区基本概念
•     4.1.1 网络社区
•     4.1.2 社区结构描述
•   4.2 社区发现流程
•     4.2.1 基于元路径语义的作者关系网络
•     4.2.2 融合多条元路径计算相似性
•     4.2.3 标签传播
•     4.2.4 算法描述
•   4.3 实验
•     4.3.1 数据集
•     4.3.2 评价指标
•     4.3.3 实验结果及分析
• 第五章 总结与展望
•   5.1 全文工作总结
•   5.2 未来工作展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间完成的科研成果
• 所获奖励
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 陈长赓

导师: 郁湧

关键词: 异构信息网络,元路径,节点重要性,标签传播,社区发现

来源: 云南大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 云南大学

分类号: O157.5

总页数: 76

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