"社会网络分析中的数据挖掘综述" 张引 (南京大学计算机科学与技术系, 南京210093)
本文是一篇关于社会网络分析中数据挖掘技术的综合概述，作者指出，将数据挖掘技术应用于社会网络分析开辟了新的研究领域。在社会网络中，个体并非孤立存在，而是通过各种关系相互连接，形成了复杂的关系网。这种网络中的数据挖掘，即链接挖掘，能够揭示出比传统数据挖掘更为精细且丰富的信息。
一、社会网络分析基础
社会网络是由个体（节点）及其相互关系（边或链接）构成的结构。这些关系可以是朋友关系、合作、交流等，反映了个体间的互动和影响。社会网络分析旨在理解和解释这些关系模式，以及它们如何影响个体行为和社会现象。
二、链接挖掘概述
链接挖掘是数据挖掘的一个分支，专注于发现和理解网络中的连接模式。与传统的数据挖掘任务不同，链接挖掘考虑的是实例之间的依赖性，这些依赖性由网络中的链接体现。常见的链接挖掘任务包括：
1. 链接预测：预测未知的或未来可能形成的链接，这对于预测社交网络中的新关系或预测用户行为至关重要。
2. 社团检测：识别网络中的紧密连接子群，如朋友圈、兴趣小组等，有助于理解群体动态和行为。
3. 路径挖掘：找出节点之间的特定路径，揭示网络中的传播路径或决策流程。
4. 中心性测量：评估节点在网络中的重要性，如度中心性、接近中心性和介数中心性等。
5. 节点分类：根据节点的链接模式将其分组，帮助识别角色和功能。
6. 异常检测：识别网络中的异常节点或链接，可能揭示欺诈、谣言传播等异常行为。
7. 动态网络分析：跟踪网络随时间的变化，理解网络演化规律。
三、链接挖掘的挑战与应用
社会网络的复杂性带来了许多挑战，如大规模数据处理、隐私保护、网络动态性等。然而，链接挖掘技术在多个领域有着广泛的应用，如社交媒体分析、推荐系统、信息传播建模、犯罪侦查、公共卫生监测等。
四、结论
社会网络分析与数据挖掘的结合为理解和利用复杂社会关系提供了强大工具。随着算法和技术的发展，链接挖掘将在更多领域发挥关键作用，帮助我们揭示隐藏在社会网络背后的深层次信息和模式。
关键词: 社会网络分析; 数据挖掘; 链接挖掘
这篇综述文章对社会网络分析中的数据挖掘进行了深入探讨，为相关领域的研究者提供了全面的理论框架和研究方向，对于理解社会网络的结构和动态，以及开发有效的数据挖掘算法具有重要意义。
我的内容管理
展开
