1、点与不足，提出了基于有向加权网络重叠社团划分方法。文章主要工作如下在基础上提出了种对有向加权社交网络进行重叠社团划分方法，称之为加权混合隶属度随机块模型,社团发现方法。该方法首先通过建立统计模型来模拟观测网络，再利用最大似然准则估计模型中参数，根据参数，也就是节点混合隶属度，就能够对网络进行社团划分。由于参数似然函数复杂度极高，传统最大似然估计方法无法得到参数估计值，因此采用变分期望最大值,算法来估计参数。提出了针对混合隶属度随机块模型节点划分正确性评判方法。该方法首先通过混合隶属度得到各个社团对节点边占有量，然后判断通过边占有量为节点选出社团与混合隶属度是否致。
2、摘要社交网络个重要特征是具有社团结构，社团结构在宏观上有助于深入理解网络拓扑特性和本质，微观上有助于探索网络中用户行为特点以及用户之间逻辑关系，同时也能发现信息在网络中传播特性。因此，寻找社交网络社团结构也变得尤为重要。早期社交网络社团发现方法大多只能对无权或无向社交网络进行非重叠社团划分，混合隶属度随机块模型,社团发现方法不仅能够对有向无权网络进行重叠社团划分，而且能定量得到节点在各个社团中隶属度，受到广泛关注。然而，现有并不适用于加权网络，也没有衡量节点社团划分正确性判断方法，这在定程度上限制了其应用范围。因此本文通过研究现有社交网络社团发现方法，分析各自优。
3、关部门统计，年中国社交网络用户规模已经达到了亿，并且预计在年能够达到亿人。因此，可以说，社交网站已经成为中国互联网基础性应用。目前国内最为主流社交网站类型是微博客，简称微博，其中大型微博网络有新浪微博腾讯微博和网易微博等。微博网络来源于国外社交网站。是年由杰克多西和埃文威廉姆斯创办，它允许用户更新发布不超过字符消息，这些消息被称作“推文”。网站非注册用户可以阅读公开推文，而注册用户则可以转发或者评论推文。这种极具创新性获取信息和分享信息方法迅速吸引了全球目光，目前是互联网上访问量最电子科技大学硕士学位论文大十个网站之。国内引进这种新型社交网络并做了些本地化创新，。
4、例如为了发布超过字内容增加了长微博功能，为了实现对热点话题讨论增加了投票功能等。微博网络发展依赖于发达通信技术，实现了信息实时获取和更新。微博网络对用户注册没有条件限制，近年来，越来越目录目录第章绪论研究背景研究意义研究现状本文研究内容本文章节安排第二章社交网络社团发现算法综述传统社交网络社团发现算法谱平均法算法层次聚类算法算法基于标签社团发现算法基于统计推理社团发现方法种植分区模型对称联合链接模型混合隶属度随机块模型本章小结第三章加权混合隶属度随机块模型建立模型模型构建合理性社团指示向量分布选择混合隶属度分布选择模拟观测网络参数估计预备知识似然函数最大似然估计。
5、更新发布不超过字符消息，这些消息被称作“推文”。网站非注册用户可以阅读公开推文，而注册用户则可以转发或者评论推文。这种极具创新性获取信息和分享信息方法迅速吸引了全球目光，目前是互联网上访问量最电子科技大学硕士学位论文大十个网站之。国内引进这种新型社交网络并做了些本地化创新，例如为了发布超过字内容增加了长微博功能，为了实现对热点话题讨论增加了投票功能等。微博网络发展依赖于发达通信技术，实现了信息实时获取和更新。微博网络对用户注册没有条件限制，近年来，越来越余振华算法及其加速南昌水专学报连军艳算法及其改进在混合模型参数估计中应用研究西安长安大学，王爱平，张功营，刘方。
6、交互活动，大量发布信息获取信息，扩展了社交范围，丰富了社交活动。因此近年来各种主流社交网络用户规模都增长迅速。据报道，在年月日用户数量已经达到了亿，并且每天以上用户都会在线登录该网站，其访问流量已超过了世界最大搜索网站访问流量，不夸张来说，已经在定程度上连接了整个世界。据相关部门统计，年中国社交网络用户规模已经达到了亿，并且预计在年能够达到亿人。因此，可以说，社交网站已经成为中国互联网基础性应用。目前国内最为主流社交网站类型是微博客，简称微博，其中大型微博网络有新浪微博腾讯微博和网易微博等。微博网络来源于国外社交网站。是年由杰克多西和埃文威廉姆斯创办，它允许用户。
7、社交网络概念。哈佛大学教授在年通过实验发现了在社交网络中非常著名六度分割理论世界上任意两个人，要建立连接关系最多通过五个中间人。这个理论强调人和人之间通过种方式总能产生定关系，表明人和人之间联系非常紧密。传统社交网络主要是指现实生活中人际关系网络，但是近年来，随着互联网快速发展，出现了虚拟社交网络平台，这种社交平台也是以人际关系为基础，现实世界人为用户，构成了种大型社交平台，我们也称之为在线社交网络。现在社交网络般指就是互联网中出现在线社交网络。例如，国外，国内微博开心网人人网等社交网站。用户通过这些社交网站提供平台构成大型社交网络，在网络中能够更直接更快捷进行。
8、然函数迭代次数关系图图期刊引用网络节点混合隶属度图期刊引用网络社团连接概率矩阵图应用于期刊引用网络社团划分结果图基于边方向抽取社团发现方法应用于期刊引用网络社团划分结果图期刊引用网络边占有量图博文转发网络对数似然函数社团数量关系图图博文转发网络对数似然函数迭代次数关系图图博文转发网络节点混合隶属度图博文转发网络社团连接概率矩阵图博文转发网络节点可视化显示图图博文转发网络边占有量图博文转发网络号节点边占有量和混合隶属度度比较图无权博文转发网络对数似然函数社团数量关系图图无权博文转发网络对数似然函数迭代次数关系图图无权博文转发网络节点混合隶属度图无权博文转发网络社团。
9、算法研究与应用计算机技术与发展孙大飞，刘文举基于算法极大似然参数估计探讨河南大学学报自然科学版高龙基于概率图模型变分贝叶斯方法研究苏州苏州大学，蒋昌礼微博网络关键节点和关键链路识别方法研究与软件研制成都电子科技大电子科技大学硕士学位论文学，刘晓亮层网络中社团结构和地理特征西安西安理工大学，薄辉社区发现技术研究与实现北京北京交通大学,王林,戴冠中复杂网络中社区发现理论与应用科技导报张婷娜复杂网络模块度研究西安西安理工大学,李俊,班淑芳,贾焕玉等密度相关相对论平均场理论对核物质和中子星描述高能物理与核物理高龙基于概率图模型变分贝叶斯方法研究苏州苏州大学,参考文献摘要。
10、，若致就认为该节点划分是正确，否则认为节点划分错误。将应用于期刊引用网络，展示并分析社团划分结果，通过和基于边方向信息抽取社团划分方法相对比，说明不仅能正确划分社团，还有能定量得到节点和社团之间亲密度优势。使用网络爬虫技术获取新浪微博部分用户博文转发数据，分别用和对用户进行社团划分，并通过可视化方法显示网络社团结构。实验结果首先表明了中参数对数似然函数能够收敛然后，通过似然函数最大值能找出网络最佳社团数量最后通过对比和社团划分结果，结合可视化结果，得到节点划分准确率和摘要社团结构模块度都优于。关键字社交网络，社团发现，加权混合隶属度随机块模型，变分期望最大算法,。
11、转移概率矩阵图无权博文转发网络社团可视化显示图图无权博文转发网络边占有量图无权博文转发网络号号节点边占有量和混合隶属度度比较表目录表目录表期刊领域编号对照表表用户编号微博昵称对应表表博文转发网络社团节点对应表表无权博文转发网络社团节点对应表表和划分不同节点及其混合隶属度第章绪论第章绪论研究背景广义上讲，社交网络自人类诞生以来就存在，在实际社会生活中，每个人都有各种各样人际关系，这种人与人之间人际关系就构成了现实世界中社交网络，其中社交网络中节点就是现实世界中人，社交网络中边指是人际关系。狭义上讲，社交网络概念出现是在世纪，社会学家将人与人之间关系抽象出来，形成了。
12、不等式算法算法目录算法基于算法模型参数估计本章小结第四章在实际网络中应用社团划分度量标准网络可视化模块度节点划分准确率实验结果展示与分析期刊引用网络实验分析博文转发网络实验分析数据选择依据博文转发网络节点选择应用于博文转发网络实验结果分析应用于无权博文转发网络实验结果分析和结果对比与分析本章小结第五章总结与展望工作总结工作展望致谢参考文献攻读硕士学位期间取得研究成果图目录图目录图简单网络社团结构图层次聚类树图模块度和层次聚类树关系图图实现原理流程图图模型构建描述图图算法参数估计流程图图算法估计参数流程图图期刊引用网络对数似然函数社团数量关系图图期刊引用网络对数似。
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弘扬延安精神勇担时代使命学习解读PPT 编号45