基于主题划分的移动社交网络关键位置发现研究  

Research on topic-based key node discovery in mobile social network

作　　者：陈功[1] 卢菁[1] 张仲楠[2] 

机构地区：[1]上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093 [2]厦门大学软件学院,福建厦门361005

出　　处：《计算机应用研究》2017年第7期2010-2015,共6页Application Research of Computers

基　　金：福建省引导性项目(2016H0035);上海理工大学科技发展基金资助项目

摘　　要：目前对关键位置的研究大多侧重于整个网络的拓扑结构,而忽视了节点本身被赋予的社会属性,无法适用于体现用户当前偏好意愿的在线查询。引入主题划分的概念来描述节点所具备的不同社会属性。系统分为离线处理和在线查询两个模块,离线环境下主要致力于构建基于主题划分的图网络,以及计算最大路径、最大转移概率、影响力上界;在线模块根据既有的离线处理,通过加入含有主题划分的查询,将满足条件的关键节点找出,更符合实际需求。实验表明,该系统能够在离线处理后对节点的影响力作出正确的评估,在准确率和召回率方面均优于传统的位置推荐算法。Current research on key location discovery is mostly focused on the topology of the entire network, ignoring the social attributes. Therefore, the calculations can not meet the current demand. This paper introduced the concept of the topic and described the different social attributes of the nodes.The entire system was divided into two modules： offline processing and on-line query processing. The offline module was focused on building a topic-based network, computing the maximum path, the maximum migration probability, and the key influence upper bound calculation. Online module used the query containing topics, to make the processing more in line with actual demand. Experimental results show that the system can discover the key node set within an acceptable time frame and ensure precision and recall rate better than traditional algorithm.

关 键 词：位置服务 主题划分 关键节点 在线发现 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]