局部贪婪扩展算法在家庭群体识别中的应用

"这篇论文研究了在电信大数据背景下，如何有效地识别家庭群体，特别是面对赋权的超大规模复杂网络中的重叠社团发现问题。提出了基于核心边的局部贪婪扩展（CEBLGE）算法，该算法以核心边为起点，通过赋权的适应度函数进行两阶段扩展，旨在提高社团划分的质量。同时，它还引入了边权相似度和赋权重叠模块性的概念，优化了对过度相似社团的处理，避免了畸形扩展。在实际应用中，该算法结合中国移动的电信大数据，利用逻辑回归建立了手机用户间家庭成员关系模型，对家庭群体进行了识别，并通过测试数据和营销活动验证了其有效性。" 本文的主要研究内容集中在以下几个关键知识点： 1. **家庭群体识别**：电信运营商需要针对家庭群体进行精准营销，因此准确识别家庭成员之间的关系至关重要。论文利用电信大数据和逻辑回归算法，构建了一个模型来确定手机用户之间的家庭关系。 2. **赋权复杂网络**：网络中的节点和边被赋予不同的权重，这在电信网络中是常见的，因为不同的通信行为和交互具有不同的意义。在这样的网络中寻找社团结构是一项挑战。 3. **重叠社团发现**：传统社团发现往往假设社团之间不重叠，但实际情况中用户可能属于多个社群。CEBLGE算法解决了这个问题，允许社团有交集，提高了识别的准确性。 4. **基于核心边的局部贪婪扩展（CEBLGE）算法**：这是一种新颖的算法，它首先选取核心边作为社团种子，然后通过适应度函数进行扩展，确保社团的稳定性和质量。两阶段扩展策略防止了不合理的扩张，而边权相似度和赋权重叠模块性的考虑进一步优化了社团划分。 5. **边权相似度**：论文定义了衡量边在社团内重要性的度量，有助于评估边在形成社团结构中的贡献。 6. **赋权重叠模块性**：这是评估社团划分质量的一个指标，考虑到边权重，更好地捕捉了网络中节点间的重叠关系。 7. **逻辑回归**：作为统计建模工具，逻辑回归用于构建手机用户间家庭成员关系模型，通过分析用户行为数据预测他们是否为家庭成员。 8. **实证分析**：通过中国移动的实际大数据和营销活动，论文对提出的模型和算法进行了验证，证明了它们在实际场景中的可行性和效果。 这篇研究对于理解并处理大型复杂网络中的社团结构，特别是在电信领域的应用，提供了重要的理论和方法支持。同时，它也为其他领域如社交网络分析、市场细分等提供了参考。