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感知型社會信息網(wǎng)絡(luò)論文

時間:2021-04-27 15:55:36 論文 我要投稿

感知型社會信息網(wǎng)絡(luò)論文

  1數(shù)據(jù)精準(zhǔn)感知型社會信息網(wǎng)絡(luò)不完備多社會關(guān)系填補方法研究

感知型社會信息網(wǎng)絡(luò)論文

  在社會信息網(wǎng)絡(luò)中,許多節(jié)點之間的關(guān)系是未知的,從數(shù)據(jù)精準(zhǔn)感知的角度來講,有必要對未知的、不完備的社會關(guān)系進行補全。社會信息網(wǎng)絡(luò)不完備社會關(guān)系填補,實際上是一種基于給定的圖以及已知邊來預(yù)測未知邊的問題。進一步講,它可以轉(zhuǎn)化為傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)問題——矩陣補全(MatrixCompletion)。最常見的矩陣補全方法是矩陣分解。矩陣分解在矩陣缺失值較少的情況下非常有效,其重構(gòu)矩陣能保留原始矩陣大部分信息,然而真實的社會信息網(wǎng)絡(luò)往往是一個稀疏矩陣,僅僅擬合少量值來分解大規(guī)模稀疏矩陣,容易引起“過擬合”問題,進而影響模型的泛化能力,對未知元素的預(yù)測能力減弱[2]。因此,我們需要另辟蹊徑,尋求大型稀疏矩陣填補新方法。為了消除稀疏矩陣結(jié)構(gòu)約束,實現(xiàn)對任意類型關(guān)系矩陣進行填補,我們研究的重點是利用多源網(wǎng)絡(luò)知識的協(xié)同共享,發(fā)現(xiàn)相似知識間的潛在關(guān)聯(lián),構(gòu)建潛在關(guān)系矩陣,提高大型稀疏矩陣填補的性能。

  2動態(tài)核協(xié)同社會信息網(wǎng)絡(luò)群體關(guān)系融合方法研究

  基于核協(xié)同挖掘的極大相似子關(guān)系具有動態(tài)性及連續(xù)性,從聚類的角度來講,處理動態(tài)數(shù)據(jù)目前主要有兩種手段。一種忽略了數(shù)據(jù)隨時間的變化,在隨時間累積的整體數(shù)據(jù)上直接應(yīng)用傳統(tǒng)聚類方法。但是,在社會網(wǎng)絡(luò)演變過程中,突發(fā)事件的產(chǎn)生使得每一網(wǎng)絡(luò)快照上的聚類是明顯的,因此整體聚類結(jié)果可能是毫無意義的。另一種則忽略了不同時刻數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性而在每一個網(wǎng)絡(luò)快照上單獨應(yīng)用傳統(tǒng)聚類方法,這導(dǎo)致了不同時刻的聚類結(jié)果相差甚遠。針對研究需要,我們的目標(biāo)是設(shè)計具有普適性的在線式動態(tài)群體關(guān)系融合算法,以聚類結(jié)果精準(zhǔn)為前提,實現(xiàn)時變條件下聚類結(jié)果仍然能夠保持光滑性。

  3多維協(xié)同感知型社會信息網(wǎng)絡(luò)演化分析

  這部分的研究可以概括為演化特征分析、共棲屬性提取、協(xié)同演化分析三個層面。

  具體地說:

  1)基于TimeLine的感知型社會信息網(wǎng)絡(luò)演化特征研究;赥imeLine的感知型社會信息網(wǎng)絡(luò)演化特征研究的主要內(nèi)容是對其時序特征進行分析。因為社會信息網(wǎng)絡(luò)中存在著多變性、瞬時性、Churn特性,因而從已有社會感知數(shù)據(jù)中獲取TimeLine的準(zhǔn)確程度將直接影響時序特征的分析結(jié)果。抽取TimeLine的時序間隔過大、過小或過于平緩,都不能準(zhǔn)確的反映出該時間區(qū)間所發(fā)生事件的明顯特征[3]。如圖1所示,TimeLine上有五個時序區(qū)間T1、T2、T3、T4、T5,其中T1與T2、T2與T3之間存在著相對的變化特征,T1與T5之間屬于絕對變化特征。因此,如何通過已有的社會感知數(shù)據(jù),提取理想狀態(tài)下的TimeLine,并通過演化分析算法,對TimeLine上的不同時序進行演化特征分析是本研究的研究重點之一。

  (2)感知型社會信息網(wǎng)協(xié)同共棲屬性提取。該研究將通過對感知型社會信息網(wǎng)協(xié)同共棲屬性提取,對其演化屬性進行分析。目前的研究,大多以靜態(tài)或時序網(wǎng)絡(luò)快照為主。因此在實現(xiàn)連續(xù)動態(tài)的演化環(huán)境中,需要重新定義協(xié)同演化度量指標(biāo)。其中,共棲屬性可以區(qū)分出社會信息網(wǎng)絡(luò)中感知對象之間是共生關(guān)系,還是競爭關(guān)系等。設(shè)計個體和群體的共棲屬性提取方法,總結(jié)屬性變化規(guī)律,是分析社會信息網(wǎng)絡(luò)協(xié)同演化關(guān)系的重要前提和基礎(chǔ)。

  (3)動態(tài)嵌套多向關(guān)聯(lián)的協(xié)同演化關(guān)系分析。該研究將設(shè)計感知型社會信息網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)表達式,提出協(xié)同演化關(guān)系分析方法,對多維協(xié)同演化關(guān)系進行分析。社會信息包括了各種維度的信息,信息之間起著協(xié)同作用,構(gòu)成了整個社會信息網(wǎng)絡(luò)的運行過程。它的協(xié)同演化過程是一個跨界現(xiàn)象,不僅發(fā)生在一個層級中,還可能發(fā)生在其他較低或較高層級中,而且還會發(fā)生在層級之間;既包括內(nèi)部微觀對象的協(xié)同演化,也包括與外部環(huán)境的宏觀協(xié)同演化,并且這些不同層次的演化是交互嵌套、難以區(qū)分的。微觀行為主體的活動經(jīng)常會產(chǎn)生宏觀上的效果,宏觀層的演化也會對微觀層的演化產(chǎn)生影響[4]。層級間互動的演化,是多層級協(xié)同演化的重要特征。圖2展示了一個社會信息網(wǎng)絡(luò)中多維信息的協(xié)同。這部分還將利用各個子網(wǎng)絡(luò)的屬性值,重點研究通過社會數(shù)據(jù)感知計算技術(shù),對動態(tài)嵌套多向關(guān)聯(lián)的協(xié)同演化關(guān)系進行分析,提出對社會信息網(wǎng)絡(luò)中的單方主導(dǎo)演化關(guān)系、共同主導(dǎo)演化關(guān)系和無主導(dǎo)演化關(guān)系的協(xié)同演化關(guān)系分析方法。

  4動態(tài)社會信息網(wǎng)絡(luò)建模(Dynamicsocialnetworkinformationmodeling)

  建立動態(tài)社會信息網(wǎng)絡(luò)模型,首先需要確定描述網(wǎng)絡(luò)模型的時間片特征值,即對時間軸進行足夠細的分割,使得每一時間片上至多有一個節(jié)點變更其連接策略,而同時保證其他節(jié)點保持其原有連接狀態(tài)不變。其次,需要設(shè)計網(wǎng)絡(luò)模型的動態(tài)連接策略。連接策略的正確選擇,決定著最終模型成功的與否。按照以上思路,模型建立部分的研究內(nèi)容分為以下三個方面:(1)以節(jié)點社會上下文(SocialContext)為效用值,消除網(wǎng)絡(luò)噪音。研究表明,人的行為活動具有重復(fù)性與周期性,這樣就可以將人的多種行為特征表示為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的不同社會屬性,將節(jié)點的社會屬性進行歸納就可以得到節(jié)點的社會上下文知識[5]。根據(jù)社會上下文,可以得到節(jié)點的信譽評價值。

  真實的社會信息網(wǎng)絡(luò)中會存在一些由惡意節(jié)點引起的一定概率的誤連接,因此在建模之前預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可以降低由于個體行為的不確定性所帶來的網(wǎng)絡(luò)演化噪音。本部分內(nèi)容研究應(yīng)用社會上下文來評價節(jié)點的信譽度,并通過累計信譽記錄得到節(jié)點的最終信譽值。由于惡意節(jié)點在社會信息網(wǎng)絡(luò)中會惡意破壞社會信息網(wǎng)絡(luò)中的正常連接,對網(wǎng)絡(luò)研究的負面影響較大,所以可以根據(jù)節(jié)點的信譽評價值,孤立惡意節(jié)點并刪減其連接。(2)基于社會特征的時間片發(fā)現(xiàn)算法:Timesectiondiscoverapproachbasedonsocialinformation(TSI)。根據(jù)信息網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的社會學(xué)特性,引入社會信息網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的社會信息屬性。因為當(dāng)某個節(jié)點社會信息值發(fā)生一定變化時可能會引起社會信息網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化,所以時間片的劃分應(yīng)以節(jié)點社會信息屬性的較大變化為劃分依據(jù),細化時間軸,使得每個時間片內(nèi)只有一個節(jié)點的社會信息值發(fā)生變化,而其他節(jié)點按照慣性保持其社會信息屬性值不變。

  經(jīng)過這樣處理之后,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化過程就可以看成是一個馬爾可夫過程。(3)基于半隨機游走策略的動態(tài)連接。社會信息網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的連接過程可以看成是節(jié)點對社會信息進行追逐的過程。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中某些節(jié)點的社會信息值發(fā)生較大變化時,網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)構(gòu)一般會發(fā)生相應(yīng)的變化,其變化表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)中的某些節(jié)點會相應(yīng)地連接到目前社會信息價值較大的節(jié)點上。這部分將研究在建模中應(yīng)用隨機游走策略,并設(shè)置連接閾值α。游走從網(wǎng)絡(luò)的某一節(jié)點開始執(zhí)行,當(dāng)游走到目前社會信息值較大的節(jié)點時進行連接,之后繼續(xù)游走到下一個目標(biāo)節(jié)點,直到多次搜索并無更大社會信息值節(jié)點,完成一次隨機游走。在每個時間片中模型要完成多次隨機游走的動態(tài)重鏈。在隨機游走的過程中由于應(yīng)用了連接閾值α限定連接操作,所以此操作可以看作是半隨機連接,連接閾值α的設(shè)定與網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的社會信息價值有關(guān),α的具體值應(yīng)高于網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的社會信息價值的平均值,并可設(shè)置α的浮動范圍δ(δ是一個較小的值)。由于社會信息網(wǎng)絡(luò)研究的數(shù)據(jù)精準(zhǔn)感知型核協(xié)同社會信息網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是動態(tài)演化的'結(jié)果,所以網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)將隨著網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點數(shù)量、節(jié)點的社會信息屬性及節(jié)點社會上下文的變化而發(fā)生相應(yīng)變化。上述三個方面的研究可以綜合表述為動態(tài)半隨機重連策略,應(yīng)用這種策略建立的網(wǎng)絡(luò)模型可以表現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)由不穩(wěn)定到相對穩(wěn)定,再到不穩(wěn)定的演變過程。

  5社會信息網(wǎng)絡(luò)上突發(fā)檢測方法(Socialnetworkinformationburstdetectionmethod)

  由于社會信息網(wǎng)絡(luò)同時具有信息網(wǎng)絡(luò)的實時性和社會網(wǎng)絡(luò)的交互性的特點,因此可以通過研究社會信息網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的演化行為,研究突發(fā)事件的檢測與預(yù)警方法。主要研究問題如下:(1)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點影響力分析方法。針對社會信息網(wǎng)絡(luò)不同于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的集聚特性,提出網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的影響力分析方法。首先,基于拓撲勢理論對社會信息網(wǎng)絡(luò)進行社區(qū)發(fā)現(xiàn),并對網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點進行分類;其次,針對不同類型節(jié)點的不同結(jié)構(gòu)特征,分別對其進行影響力分析。(2)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的可信度評估方法。研究社會信息網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的可信度,一方面采用云模型對社區(qū)內(nèi)和社區(qū)間的節(jié)點進行全局信任評估,另一方面通過引入時間窗及構(gòu)造時間函數(shù)實現(xiàn)對可信度的動態(tài)更新。(3)突發(fā)檢測方法與預(yù)警方法。由于突發(fā)事件具有的海量數(shù)據(jù)積聚、爆發(fā)的瞬時性及偶然性等特點,因此首先引入滑動窗口的思想對監(jiān)測到的數(shù)據(jù)流進行分析,然后分析網(wǎng)絡(luò)拓撲的演化行為,進而對網(wǎng)絡(luò)上的突發(fā)事件進行檢測和預(yù)警。在這些需要解決的科學(xué)問題中,基于網(wǎng)絡(luò)拓撲演化的突發(fā)事件檢測與預(yù)警方法研究為社會信息網(wǎng)絡(luò)研究目標(biāo)實現(xiàn)的最后一環(huán),而且?guī)в懈蟮奶剿餍院颓罢靶,所以基于網(wǎng)絡(luò)拓撲演化的突發(fā)事件檢測與預(yù)警方法研究可是說是我們需要解決的關(guān)鍵科學(xué)問題。

  6結(jié)論(Conclusion)

  社會信息網(wǎng)絡(luò)是兼具社會網(wǎng)絡(luò)和信息網(wǎng)絡(luò)特征的新型網(wǎng)絡(luò),一方面其節(jié)點間表現(xiàn)出強交互特征,另一方面其拓撲結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)強時變特征。由于社會信息網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)具有多源性、異構(gòu)性,拓撲結(jié)構(gòu)具有多變性、瞬時性、Churn特性以及不同層級之間存在著交互嵌套演化等現(xiàn)象,因此社會信息網(wǎng)絡(luò)是一個異常復(fù)雜的系統(tǒng),社會網(wǎng)絡(luò)和信息網(wǎng)絡(luò)上的傳統(tǒng)研究方法很難直接應(yīng)用或遷移到社會信息網(wǎng)絡(luò)上。目前來看,社會信息網(wǎng)絡(luò)上的理論研究還比較匱乏,開發(fā)、應(yīng)用等活動尚缺乏合適的實踐方法和指導(dǎo)理論。真正建立一個面向數(shù)據(jù)精準(zhǔn)感知的動態(tài)社會信息網(wǎng)絡(luò)研究平臺,還需要我們不斷努力。

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