演进社交网络中的多类型用户关系形成与信息分发

论文摘要

真实社交网络大多呈现多类型特性和演进特性,表现为网络中存在多种类型的节点和节点间关系,且这些节点和关系随时间互相作用、交互演进,称这种网络结构为“多类型关系演进社交网络”。上述性质对社交网络中的网络数学建模、推荐算法设计和分发性能分析等问题具有重要影响,传统社交网络中得到的相关结论并不适用于该类网络,因此需要针对其性质重新进行设计分析。然而,尚未有工作对这些问题进行充分探讨。本文从多类型性质和演进性质出发,对演进社交网络中的多类型用户关系形成过程和该关系所承载的信息分发过程展开研究。首先对用户关系形成过程建立数学模型并据此设计多类型关系联合朋友推荐算法,然后分别从全网和团组的角度讨论演进性质和社交性质对信息分发结果的影响,这两项研究内容分别对网络的内在规律和重要功能进行了探讨。本文的主要内容和结果总结如下:用户关系形成过程的数学建模:真实社交网络既因节点和关系角色功能各异呈现多类型性质,又因节点和关系随时间新增、消失、变化呈现演进性质。现有的针对社交网络数学建模的研究仅从上述两项性质中的某一项出发,均不能完整反映实际多类型关系演进社交网络的性质。本文基于真实数据集对这两项性质进行观测,并对网络进行数学建模。所提出的模型分别使用多部图和生成图来刻画跨类型用户关系和同类型用户关系,同时规定各类型关系按照一定的规律进行演进,弥补了已有模型在多类型关系演进刻画方面的缺失。另外,本文分别从理论和实验角度证明模型能够有效刻画幂律分布、稠密化、直径缩减、社区结构演进等性质,具有低实现复杂度和高数学可解性。用户关系形成过程的朋友推荐:多类型关系演进社交网络中,用户交友意愿通常受其各类型已有朋友关系的共同影响。然而,现有的朋友推荐算法大多仅考虑了单一用户关系类型,未能对其余不同种类的关系信息进行有效结合,导致交友意愿分析不足、朋友推荐准度下降。本文对多种类型关系进行联合考虑,分析用户交友意愿并据此设计朋友推荐算法。基于真实数据集,本文对用户跨层交友意愿进行了数学建模,将传统单层网络中的用户交友意愿模型扩展至跨层模型。然后,据此提出跨层联合朋友推荐算法,理论和实验结果证明该算法在推荐准确度和丰富度上表现良好。另外,研究过程使用概率论作为主要数学工具,具有较好的数学可追踪性和数据低依赖性。全网范围中的信息分发:社交网络中信息分发结果与拓扑结构密切相关,并因拓扑的社会交流功能和动态演进特性受到社交属性和演进性质的影响。现有的信息分发研究中,已有工作意识到了社交属性对信息准确分发的影响,然而尚未有工作就网络演进性质对该过程的影响展开分析。本文同时考虑社交和演进两大因素,将传统的静态信息分发准确度研究扩展至演进网络中。首先,根据第一部分的研究成果对网络演进过程以及社交连接特性进行数学刻画。然后,对信息分发过程建模,假设用户的转发行为由用户与信息的兴趣重合度决定,具有高度自发性。最后,通过联合分析网络拓扑和用户行为,对信息分发准确度进行计算,并研究网络演进对信息分发结果带来的影响。多播团组内的信息分发:具有社交性质的网络中,成员之间的关系既因地理位置因素呈现出本地聚集效应,又因用户主观因素呈现非几何空间上的社区成团。现有的针对多播成组的研究仅从上述两项因素中的某一项出发,均不能直观反映实际网络场景的成员关系。本文同时考虑上述两大因素对多播成组过程的影响,并分析该组团模式对信息分发过程的作用。成组问题中,从地理-非地理联合角度建立多播成员组团模型,并根据不同网络场景调整这两项因素的影响占比。另外,打破传统网络中多播组规模事先给定的不合理假设,通过分析成员的位置累积分布函数,根据地理-非地理因素动态选取组内成员。分发问题中,对该模式下的多播传输性能进行理论分析。

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摘要

ABSTRACT

第一章绪论

1.1 研究背景

1.1.1 网络性质

1.1.2 朋友推荐

1.1.3 信息分发

1.2 国内外研究现状

1.2.1 网络数学建模

1.2.2 推荐算法设计

1.2.3 信息分发研究

1.3 研究意义

1.4 主要内容及贡献

1.4.1 网络数学建模

1.4.2 推荐算法设计

1.4.3 分发性能分析

1.5 结构安排

第二章用户关系形成过程的数学建模

2.1 引言

2.2 真实网络中的用户关系形成过程

2.2.1 数据集

2.2.2 实验设置

2.2.3 实验结果

2.3 演进K图模型

2.3.1 K图模型

2.3.2 演进过程

2.3.3 算法复杂度

2.4 模型的理论分析

2.4.1 演进性质分析

2.4.2 社区结构性质

2.4.3 正相关性与网络连接性

2.5 扩展:一般多类型关系演进网络结构

2.5.1 演进K图的一般性质

2.5.2 演进知识图谱

2.6 仿真验证

2.6.1 仿真设置

2.6.2 仿真结果

2.7 本章小结

第三章用户关系形成过程的朋友推荐

3.1 引言

3.2 朋友推荐问题建模

3.2.1 网络模型

3.2.2 用户跨层交友意愿建模

3.2.3 推荐系统性能的测试指标

3.2.4 朋友推荐问题描述

3.3 主要结果与讨论

3.3.1 主要结果

3.3.2 结果讨论

3.4 C2P （Cross-layer 2-hop Path）算法

3.4.1 C2P算法的实现过程

3.4.2 复杂度分析

3.4.3 其他推荐算法

3.5 算法的理论分析

3.5.1 关于网络结构的预备引理

3.5.2 C2P算法的推荐结果

3.5.3 推荐精度与推荐广度

3.6 实验验证

3.6.1 基于仿真生成数据集的测试

3.6.2 基于真实网络数据集的测试

3.7 本章小结

第四章全网范围中的信息分发

4.1 引言

4.2 系统模型

4.2.1 演进社交网络模型

4.2.2 信息分发过程

4.2.3 投递准确度

4.3 主要结果与讨论

4.3.1 主要结果

4.3.2 结果讨论

4.4 演进社交网络中信息分发的投递准确度

4.4.1 特殊网络结构

4.4.2 一般网络结构

4.4.3 结果讨论

4.5 实验验证

4.5.1 数据集

4.5.2 实验设置

4.5.3 实验结果

4.6 本章小结

第五章多播团组内的信息分发

5.1 引言

5.2 预备知识

5.2.1 基于秩的模型

5.2.2 欧几里得最小生成树

5.2.3 传输距离

5.2.4 传输负载

5.3 多播团组的组建

5.3.1 通讯关系影响因素

5.3.2 多播团组建立过程

5.3.3 网络结构分层

5.4 多播组信息传输性能的理论分析

5.4.1 多播组规模

5.4.2 多播树与网络性能

5.4.3 结果讨论

5.5 复杂度分析

5.6 实验验证

5.6.1 数据集

5.6.2 仿真设置

5.6.3 实验结果

5.7 本章小结

第六章总结与展望

6.1 工作总结

6.2 研究展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文

攻读学位期间参与的项目

文章来源

类型: 博士论文

作者: 刘佳琪

导师: 王新兵

关键词: 演进社交网络,多类型关系,关系形成,信息分发

来源: 上海交通大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 上海交通大学

分类号: O157.5

DOI: 10.27307/d.cnki.gsjtu.2019.001414

总页数: 159

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