[01162273]社交网络中的社团发现及传播行为研究

社交网络是具有某些社会关系、行为相互作用形成的一种结构化系统。 本项目针对社会网络三个方面展开了研究。 一是构建具有社团结构的社交网络模型、研究这些模型的结构性质。设计社交网络的不同假设下的生成机制,对网络模型的拓扑性质和动力学传播机制模拟研究帮助我们更好抽象社会网络。利用不同的方法,分别从微观、中观层面的变化行为引起的社交网络整体性质的涌现,节点度（强度、权重）的分布函数、结构参数的估算、以及模型网络上的传播与控制等。 二是对现实社交网络中的社团结构进行发现算法的研究。由于真实的社会系统的群组现象,使得我们在不可能在现实中发现群（社团）中的所有成员,而抽象的社交网络可以帮助我们找到满足一定条件的群组成员,并能发现群组的个数。由于社团的发现问题等价于集合的划分问题,划分是NP-完全的。本项目设计了若干社团发现算法,力图用结构的视角来解释社团的现实意义。计算网络中节点的Laplacian中心性、网络中子图的密度的优化算法等进行社团划分。理论与实验的结果表明了算法的具有全局最优等特点。 三是对社交网络中的信息传播现象进行了研究。发现具有社团结构特征的社会网络的信息传播、谣言传播等特征行为,证明了具有自阻抗能力的社交网络在谣言传播中的没有明显的阈值。设计了双最短路策略,有效的实现了在社团内部和外部传播的拥堵现象。