宝鹏庆，范磊



大型社交网络社区结构演化

宝鹏庆，范磊

摘 要：大型社交网络已经成为互联网最主要的组成部分，是人们获取信息、分享交流的主要渠道。而其中的社区结构指的是社交网络中一些人呈现出的紧紧聚集的群落关系,同一社区内的用户往往拥有相同的兴趣话题。以往对社区结构的研究大多集中于使用无监督的社区发现算法在大型社交网络中给出用户的社区划分方法。而针对社交网络中社区对应的拓扑结构，重点在时间维度上考察以社区结构为基础的邻接图的固有特征对其社区成长的影响，利用有监督的机器学习方法，给出各个特征的重要性排名以及预测社区成员增长率的预测模型。研究数据集主要基于豆瓣小组功能。

关键词：社交网络；社区结构；社区演化；

0 引言

以往的社区结构研究主要集中在从巨大的社交网络拓

扑图中探索性的发现社区结构[1]，而从2006年开始由Lars Backstrom等开始了动态社区的研究[2]。本文研究社交网络的社区结构，从已经人工划分好的社区结构中去寻找静态的拓扑信息与动态的社区成长信息间的隐含关联，为在线社区甚至真实社区的组织者和管理者提供社区更好成长的管理策略。

1 研究背景

1.1 在线社交网络社区结构

社交网络是由真实用户在社交网络平台上构建起的复杂网络，由于用户间在真实世界中的关联关系以及用户在社交网络平台上构建起的关联关系，会形成“物以类聚，人以群分”的聚集效应，而在一定范围内，聚集非常紧密的用户以及用户关联关系的集合，我们称之为社区结构。……