社會網(wǎng)絡(luò)中的時(shí)空周期行為模式挖掘算法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)和通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，社會內(nèi)部活動和聯(lián)系日益緊密和頻繁，其日趨復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)化結(jié)構(gòu)必然要求人類對各種復(fù)雜社會行為及其潛在模式有更為深入的研究。社會網(wǎng)絡(luò)中的時(shí)空維度下的行為模式挖掘問題仍然是一個(gè)開放性的研究方向，存在大量的研究課題。
　　本文基于社會網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)特性，重點(diǎn)研究時(shí)空維度下的周期行為模式挖掘算法，主要工作包括以下幾個(gè)方面：
　　1.首先，本文提出了一種基于層次二部圖模型的時(shí)空周期行為模式挖掘算法，能夠

2、挖掘社會中人們的周期行為習(xí)慣、移動軌跡。通過對動態(tài)社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間片切片，算法可將整個(gè)社會網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為一個(gè)模式二叉樹，高效的完成挖掘任務(wù)，克服以往算法的子集漏選問題，獲取代表時(shí)空周期行為模式的閉合周期地點(diǎn)子集。
　　2.在此基礎(chǔ)上，研究了最小周期地點(diǎn)控制子集算法，可以近似獲取最小的地點(diǎn)控制子集，通過少量地點(diǎn)覆蓋大部分個(gè)體行為模式；同時(shí)還提出了類周期行為模式挖掘算法，可挖掘出近似周期行為模式，該算法的挖掘結(jié)果更加接近現(xiàn)實(shí)社會中人們