动态网络模式挖掘方法及其应用
社交网络用户行为国内外研究动态及发展趋势
社交网络用户行为国内外研究动态及发展趋势随着社交网络的普及和发展，越来越多的人选择在社交网络上进行交流和互动，这也使得社交网络用户行为成为了学术界和产业界关注的焦点之一。
社交网络用户行为的研究不仅可以为社交网络平台的运营和管理提供参考，还能为传播学、心理学、社会学等学科的研究提供丰富的案例和数据支持。
本文将介绍国内外对于社交网络用户行为方面的研究动态以及发展趋势。
1. 国内研究动态随着中国互联网的蓬勃发展，国内对于社交网络用户行为的研究也日益增多。
在国内学者的研究中，主要集中在以下几个方面：（1）社交网络使用动机：国内研究者通过问卷调查、深度访谈等方式，探讨了社交网络用户使用的动机，发现了社交需求、信息获取、个人表达等因素对于社交网络使用的影响。
（2）社交网络用户行为模式：国内学者通过对社交网络数据的分析，发现了不同群体的社交网络使用行为模式，如年龄、性别、地域等因素对于社交网络使用行为的影响。
（3）社交网络传播效应：国内学者将关注点放在了社交网络对于信息传播和舆论引导的影响上，研究了社交网络用户行为对于信息传播效果的影响。
在国外，对于社交网络用户行为的研究也是备受关注。
国外学者的研究方向主要包括：（1）社交网络与心理健康：国外学者通过对社交网络使用行为与心理健康的关联性研究，发现了社交网络使用对于个体心理健康的积极和消极影响。
二、社交网络用户行为的发展趋势1. 多样化的社交网络使用场景随着移动互联网的发展，社交网络已经不再局限于传统的社交媒体平台，包括微信、微博、QQ等，还出现了一些新兴的社交网络应用，如抖音、快手、TikTok等。
这些新兴的社交网络应用为用户提供了更多元的社交网络使用场景，用户在社交网络上的行为也变得更加多元化。
2. 个性化的社交网络服务随着人工智能、大数据等技术的发展，社交网络平台开始向个性化、定制化方向发展。
社交网络平台通过对用户行为的分析和挖掘，为用户提供更加个性化的服务和内容推荐，从而提升用户体验和粘性。
基于复杂网络科学的数据挖掘应用研究
基于复杂网络科学的数据挖掘应用研究从最简单的社交网络到最复杂的生态系统，我们的世界是一个巨大的网络。
这些网络无处不在，它们连接着我们的生活和环境，也连接着我们的思想和行为。
对这些网络的研究和理解可以帮助我们更好地掌握整个社会和生态系统。
而基于复杂网络科学的数据挖掘应用研究就是一种方法，可以让我们更好地理解网络。
1. 复杂网络科学的概念和应用复杂网络科学是一门研究群体、生态、社会和通讯网络的学科。
通过研究这些网络的属性、演化和动力学，我们可以更好地理解群体行为、生态相互作用和社交关系。
在现代科技社会中，网络已经渗透到我们生活的各个领域。
比如社交网络、电子商务网络、交通运输网络、生态系统网络等等。
因此，复杂网络科学也应用于各种领域的研究和解决实际问题。
比如，在社交网络领域，通过复杂网络模型，可以研究群体行为、社交关系及社交流行病学等问题。
在生态系统领域，通过网络生态学研究，可以分析生态相互作用、物种多样性、环境污染等问题。
在金融领域，复杂网络模型可以帮助我们预测和分析股票价格波动、金融危机等问题。
2. 数据挖掘在复杂网络科学中的应用数据挖掘是一种通过算法来发现模式和关系的过程。
在复杂网络科学中，数据挖掘主要用于分析网络结构、动态演化和特征预测。
在网络结构分析方面，数据挖掘可以帮助我们揭示网络中的节点和边缘度分布、聚类结构、节点中心性等信息。
这些信息可以帮助我们了解网络的拓扑结构和组织方式。
在网络动态演化方面，数据挖掘可以帮助我们模拟网络的演化规律和趋势。
通过挖掘网络的历史数据，可以预测网络的未来发展趋势。
在网络特征预测方面，数据挖掘可以帮助我们识别网络中的关键节点。
这些关键节点在网络中具有重要的地位和作用，可以影响整个网络的稳定性和发展方向。
通过识别关键节点，我们可以更好地管理网络，并预测网络的发展趋势。
3. 实际案例：复杂网络医学复杂网络医学是一种新兴的医疗领域，通过复杂网络科学和数据挖掘技术研究疾病的发生、发展和治疗。
数据挖掘与知识发现在社交网络分析中的应用研究
数据挖掘与知识发现在社交网络分析中的应用研究数据挖掘与知识发现在社交网络分析中的应用研究随着互联网的快速发展，社交网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
社交网络不仅提供了人们交流和分享信息的平台，还成为了研究社会行为和人际关系的宝贵资源。
在这个巨大的数据海洋中，如何从中挖掘出有价值的信息，对于理解人类行为模式、社会结构以及预测未来趋势等方面具有重要意义。
因此，数据挖掘与知识发现在社交网络分析中的应用研究变得越来越重要。
社交网络分析是一种研究社交关系和社会结构的方法。
它通过分析社交网络中的节点（个体）和边（关系）之间的关联关系，揭示出人际关系的特征和模式。
数据挖掘和知识发现技术可以帮助我们从社交网络中提取出有用的信息，并从中发现隐藏的知识。
首先，数据挖掘和知识发现技术可以用于社交网络的用户行为分析。
通过分析用户在社交网络中的行为模式，我们可以了解用户的兴趣、偏好和行为习惯。
例如，我们可以通过分析用户的点赞、评论和转发行为，预测用户的兴趣领域，并为用户推荐相关的内容。
此外，通过分析用户的社交网络关系，我们还可以发现用户之间的影响力和社交圈子，从而为社交网络营销和推广提供有针对性的策略。
其次，数据挖掘和知识发现技术可以用于社交网络的社区发现。
社交网络中存在着大量的社区结构，即一群具有相似兴趣和行为模式的用户组成的子图。
通过发现社交网络中的社区结构，我们可以了解社会关系的组织方式，揭示出社交网络中的潜在群体和社会团体。
这对于社会学、心理学和市场营销等领域的研究具有重要意义。
数据挖掘和知识发现技术可以通过分析节点之间的连接模式和节点属性，发现社交网络中的社区结构，并对社区进行聚类和分类。
此外，数据挖掘和知识发现技术还可以用于社交网络的舆情分析。
社交网络中的用户不仅仅是信息的接收者，还是信息的传播者。
他们通过社交网络发布和分享信息，影响着社会的舆论和情绪。
通过分析社交网络中的文本数据和用户行为，我们可以了解社会的舆论动态、情绪变化和事件传播过程。
数据挖掘的算法逻辑-概述说明以及解释
数据挖掘的算法逻辑-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据挖掘是一种通过发现并提取隐藏在大量数据背后的有用信息和模式的方法。
在现代信息时代，我们面临着大量的数据积累，这些数据包含着宝贵的知识和见解。
然而，由于数据的庞大和复杂性，直接从中提取出有用的信息变得异常困难。
数据挖掘的出现为我们提供了解决这个难题的有力工具。
它通过应用统计学、人工智能和机器学习等方法，发掘数据中隐藏的模式和关联规则，帮助我们理解和解释数据，并从中获取有价值的信息。
通过数据挖掘，我们可以发现数据的潜在规律，预测未来的趋势，优化决策，改善业务流程以及提升绩效。
数据挖掘的算法逻辑是指实现数据挖掘任务所采用的算法和方法的逻辑过程。
它包含了一系列的步骤和技术，如数据预处理、特征选择、模型构建和评估等，旨在从海量的数据中提取有用的信息。
不同的数据挖掘算法逻辑在处理不同类型的数据和解决不同的问题时展现出不同的效果和性能。
本文将系统地介绍数据挖掘的算法逻辑。
首先，我们将回顾数据挖掘的基本概念，包括数据挖掘的定义、目标和应用领域等。
然后，我们将详细介绍数据挖掘的算法分类，将常用的数据挖掘算法按照不同的技术、任务和方法进行划分和分类。
最后，我们将深入探讨每种算法逻辑的具体实现过程和相应的应用示例，以加深对数据挖掘的算法逻辑的理解。
通过本文的阅读，读者将能够全面了解数据挖掘的算法逻辑，并掌握应用不同算法解决实际问题的能力。
同时，本文还将展望数据挖掘的未来发展趋势，并提出了进一步研究的方向和建议，以推动数据挖掘技术的不断创新和应用。
1.2 文章结构本文将围绕数据挖掘的算法逻辑展开详细的论述。
文章主要分为三个部分：引言、正文和结论。
引言部分将首先给出数据挖掘的概述，介绍数据挖掘的基本概念以及其在实际应用中的重要性。
接着，会对整篇文章的结构做出说明，为读者提供一个整体的概览。
最后，明确本文的目的，即通过介绍数据挖掘的算法逻辑，使读者对此有更深入的理解。
网络游戏运营中的数据挖掘技术及相关案例分析
网络游戏运营中的数据挖掘技术及相关案例分析网络游戏运营中的数据挖掘技术及相关案例分析摘要数据挖掘技术在网络游戏客户关系管理中的应用现今，数据挖掘技术已经在各个领域得以应用，并有了相当的发展。
许多学者对数据挖掘的研究及其在客户关系管理中的应用上获得了相当的突破，很多行业因此获益匪浅。
在我国，网络游戏作为一个新兴不久的行业，拥有着巨大的市场和庞大的潜力，但随之而来的是愈发激烈的市场竞争，一些主流的游戏运营商已经把目光投向了在传统行业中取得了巨大成功的客户关系管理体制。
但是，不同于其他行业，网络游戏是建立在网络信息交流平台之上，它所搜集到的客户数据更为庞大和繁杂，那么怎样从如此庞大的数据中找到有效资料呢？这就需要应用到数据挖掘技术。
本文简要介绍了网络游戏客户关系管理的模式和内容以及几种主要的数据挖掘技术；着重利用决策树玩家进行了分类、利用神经网络对玩家流失进行了分析、利用粗糙集对玩家信息进行了挖掘。
通过上述分析论证了数据挖掘技术在网络游戏客户关系管理中应用的可行性和有效性。
关键词：网络游戏；客户关系管理；数据挖掘；应用1 综述“网络游戏”也被成为“在线游戏”（OnlineGames），是通过互联网进行、可以多人同时参与的电脑游戏，是通过人与人之间的互动以达到交流、娱乐和休闲的目的。
网络游戏不同于其他行业，它建立在网络信息交流平台之上，因此，它所搜集到的客户数据更为庞大和繁杂，那么如何从如此庞大的数据中找到有效资料，又如何应用于客户关系管理之上，这便是我们需要去研究的问题。
在我国，网络游戏是一个新兴的行业，对其研究多集中于法律的虚拟财产案件上，网络游戏客户关系管理方面的研究寥寥无几。
虽然如此，但我们仍旧可以通过数据挖掘技术在其他行业上的客户关系管理中的应用里进行参考，进而对数据挖掘技术在网络游戏客户关系管理中的应用的可行性，有效性进行探讨。
哈尔滨工程大学的鞠伟平，邓忆瑞所刊登的《基于决策树的数据挖掘方法在 C R M 中的应用研究》中指出：“客户关系管理是一种旨在加强企业与客户之间关系的新的管理机制。
轨迹数据挖掘与异常检测方法研究
轨迹数据挖掘与异常检测方法研究随着移动设备和互联网技术的不断发展，轨迹数据成为了大量信息化领域的重要数据来源。
轨迹数据是记录移动实体在空间中的运动轨迹，可以用来分析个体的行为、路线和轨迹规律。
轨迹数据挖掘和异常检测是对轨迹数据进行挖掘和分析的重要工具，为研究个体的行为模式和动态变化提供了便捷和高效的方法。
一、轨迹数据挖掘方法研究1. 聚类分析聚类分析是一种将相似的观测数据归为一类的分析方法。
在轨迹数据挖掘中，聚类分析可以将相似的轨迹划分到同一类中，并赋予类别和标签。
通过聚类分析，可以发现轨迹数据的分布特征，并从中提取出一些有用的信息。
2. 频繁模式挖掘频繁模式挖掘是一种发现数据集中频繁出现的子集的方法。
在轨迹数据挖掘中，频繁模式挖掘可以发现轨迹数据集中频繁出现的行为模式和运动趋势。
通过对频繁模式的分析和比较，可以发现轨迹数据的规律和异常情况。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据集中不同属性之间的关系的方法。
在轨迹数据挖掘中，关联规则挖掘可以发现轨迹数据中不同属性之间的关联关系，如时间、位置、运动状态等。
通过关联规则挖掘，可以深入理解轨迹数据的内在特性和属性。
二、轨迹数据异常检测方法研究1. 基于统计分析的异常检测方法基于统计分析的异常检测方法是一种通过数学分析数据分布的方法来发现异常数据的方法。
在轨迹数据异常检测中，基于统计分析的方法可以通过比较轨迹数据的期望值和标准差，发现与正常数据偏离较大的异常数据。
2. 基于机器学习的异常检测方法基于机器学习的异常检测方法是一种通过训练模型来发现异常数据的方法。
在轨迹数据异常检测中，基于机器学习的方法可以通过归纳学习或者反欺诈算法来训练模型，从而发现异常轨迹数据。
3. 基于网络流的异常检测方法基于网络流的异常检测方法是一种通过分析轨迹数据在空间中的流动过程来发现异常数据的方法。
在轨迹数据异常检测中，基于网络流的方法可以通过分析轨迹数据在交通网络中的流量、瓶颈和路段容量等，发现与正常数据偏离较大的异常数据。
数据挖掘中的关系挖掘方法
数据挖掘中的关系挖掘方法数据挖掘作为一门涉及从大量数据中提取有用信息的技术，已经成为当今信息时代不可或缺的工具。
其中，关系挖掘作为数据挖掘的重要分支之一，致力于发现数据之间的关联和相互作用。
本文将探讨数据挖掘中的关系挖掘方法，并介绍一些常用的技术。
关系挖掘是指从大规模数据集中发现数据之间的关系、相互依赖和相关性的过程。
通过关系挖掘，我们可以揭示数据之间的内在联系，从而为决策提供有力支持。
在实际应用中，关系挖掘被广泛应用于市场营销、社交网络分析、推荐系统等领域。
在关系挖掘中，最常用的方法之一是关联规则挖掘。
关联规则挖掘的目标是发现数据集中的频繁项集和关联规则。
频繁项集是指在数据集中经常同时出现的一组项，而关联规则则是指项集之间的关联关系。
通过关联规则挖掘，我们可以发现例如“购买尿布的人也倾向于购买啤酒”这样的关联规则，从而为超市的商品布局和促销活动提供指导。
除了关联规则挖掘，社交网络分析也是关系挖掘中的重要方法。
社交网络分析通过挖掘社交网络中的关系和连接模式，揭示社交网络的结构和特征。
例如，我们可以通过社交网络分析发现某个社交网络中的中心节点、社群结构以及信息传播路径等。
这些信息对于社交媒体营销、疾病传播研究等方面具有重要意义。
另一个关系挖掘的方法是序列模式挖掘。
序列模式挖掘的目标是从时间序列数据中发现频繁出现的序列模式。
序列模式挖掘在许多领域中都有应用，例如DNA序列分析、用户行为分析等。
通过序列模式挖掘，我们可以发现例如DNA中的基因序列模式，或者用户在网站上的浏览行为序列模式，从而为相关领域的研究和应用提供支持。
除了上述方法外，关系挖掘还包括图挖掘、时序关系挖掘等。
图挖掘是指从图数据中发现节点之间的关系和模式，例如社交网络中的好友关系、互联网中的网页链接关系等。
时序关系挖掘则是指从时间序列数据中挖掘出数据之间的时序关系，例如股票价格的变化趋势、气象数据的季节性变化等。
综上所述，数据挖掘中的关系挖掘方法包括关联规则挖掘、社交网络分析、序列模式挖掘、图挖掘以及时序关系挖掘等。
电子商务专业毕业论文题目参考
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地区农产品电子商务发展对策研究——电子商务题目3旅游信息与电子商务系统中的空间数据管理技术研究——电子商务题目4电子商务解决方案的核心问题探讨——电子商务题目5基于电子商务的组织结构设计——电子商务题目6电子商务环境下的旅游产业竞争力研究——电子商务题目7基于供应链的中小企业B2B电子商务模式的构建——电子商务题目8浅析电子商务对企业管理的促进作用——电子商务题目9基于电子商务的汽车业供应链物流能力研究——电子商务题目10电子商务与会计数据无纸化——电子商务题目11电子商务审计探析——电子商务题目12电子商务与ERP关系及其整合之初探——电子商务题目13电子商务下的会计信任探析——电子商务题目14电子商务与国际贸易发展——电子商务题目15中小企业第三方电子商务模式研究——电子商务题目16国际贸易创新与电子商务——电子商务题目17如何利用电子商务提升零售商家的竞争力——电子商务题目18面向电子商务的企业信息化经营管理模式分析——电子商务题目19中小外贸企业发展电子商务的研究——电子商务题目20浅析电子商务对企业国际竞争力的影响及对策——电子商务题目第十二部分1电子商务安全与数据加密技术浅析——电子商务题目2电子商务中的信息隐藏技术初探——电子商务题目3电子商务犯罪的原因及防范——电子商务题目4保险业电子商务中的法律问题分析——电子商务题目5电子商务时代完善合同法的思考——电子商务题目6争议电子商务中的税法问题——电子商务题目7电子商务中的隐私权问题探析——电子商务题目8搜索引擎营销中的法律问题研究——电子商务题目9电子商务中消费者隐私问题研究——电子商务题目10网上购物;安全吗从消费者视角谈电子商务的安全问题及对策——电子商务题目11个人信用体系建设与电子商务发展——电子商务题目12电子商务中可视数字签名的有关研究——电子商务题目13基于SET的电子商务的安全协议的分析——电子商务题目14移动电子商务安全支付解决方案——电子商务题目15电子商务系统中数据库加密技术的探讨——电子商务题目16信息加密及电子签名在电子商务中的应用——电子商务题目17浅析基于电子商务网络安全PKI技术的角色访问控制模型——电子商务题目18从管理学角度探讨电子商务的信息安全——电子商务题目19电子商务中关于合同订立问题的探讨——电子商务题目20电子商务安全认证技术的研究与应用——电子商务题目第十三部分1“互联网+”背景下的县域经济大发展研究——电子商务题目2跨境电商服务的众包模式研究——电子商务题目3在线评论对商品销售影响的实证研究——电子商务题目4浅析电子商务在经济型酒店中的应用研究——以XXX 为例——电子商务题目5互联网公司O2O 转型发展模式探讨——以XXX 为例——电子商务题目6电子商务背景下农产品流通效率提升探讨——电子商务题目7电子商务环境下售后服务中的问题与对策研究——电子商务题目8 XXX 第三方支付机构与商业银行的竞合关系研究——电子商务题目9 LBS 在精准营销中的应用研究——电子商务题目10共享经济下专车服务存在的问题及规制研究——电子商务题目11共享经济视野的网约车监管方式研究——电子商务题目12论电子商务企业信息竞争力的提高——电子商务题目13浅谈电子商务对财务会计的影响——电子商务题目14电子商务市场中“信息不对称”问题的模型分析及解决——电子商务题目15制造企业B2B电子商务与ERP的整合应用研究与实现——电子商务题目16企业中电子商务与ERP的关系及发展——电子商务题目17浅谈电子商务环境下的客户关系管理——电子商务题目18我国汽车行业信息化与电子商务的发展——电子商务题目19电子商务环境下客户关系管理应用分析——电子商务题目20网络经济条件下电子商务对企业的影响——电子商务题目第十四部分1 xx地区网络营销现状分析——电子商务题目2浅析电子商务在中国酒店业的应用——电子商务题目3食品企业开展电子商务的方案分析——电子商务题目4如何利用网络发展旅游业务——电子商务题目5 xx企业网站的诊断分析——电子商务题目6电子商务在汽车行业的应用分析——电子商务题目7阿里巴巴网站经营模式的启示——电子商务题目8电子商务在餐饮业的应用分析——电子商务题目9电子商务在酒店管理中的应用分析——电子商务题目10 xx省中小企业电子商务应用现状及对策分析——电子商务题目11 xx企业实施B2C电子商务的问题与对策——电子商务题目12国内xx行业网站现状与发展对策——电子商务题目13 xx行业电子商务市场调研分析——电子商务题目14家电企业的电子商务策略研究——电子商务题目15电子商务在房地产行业的应用分析——电子商务题目16电子商务在保险业的应用分析——电子商务题目17电子商务在手机行业的应用分析——电子商务题目18戴尔网络销售模式分析——电子商务题目19携程电子商务模式组成要素分析——电子商务题目20在线音乐产业发展中存在问题及应对策略——电子商务题目第十五部分1大学生网上开店的优劣分析——电子商务题目2浅论网络游戏与电子商务B2C模式的结合——电子商务题目3网络虚拟社区的利弊分析——电子商务题目4 xx省旅游电子商务的发展现状、问题及对策——电子商务题目5校园电子商务运作分析——电子商务题目6 xx网站的成功模式分析——电子商务题目7石化行业电子商务的现状与发展建议——电子商务题目8中国铁路实现电子商务的问题分析——电子商务题目9门户网站的现状分析和发展研究——电子商务题目10我国零售业发展电子商务研究分析——电子商务题目11关于淘宝网C2C模式认证系统分析——电子商务题目12中国旅游电子商务市场需求分析及其网络营销解决方案——电子商务题目13电子商务网站盈利方式的理性分析——电子商务题目14电子商务模式的网络营销渠道——电子商务题目15网络广告的未来发展趋势探讨——电子商务题目16网络营销与传统直销的整合策略分析——电子商务题目17网络营销条件下的顾客忠诚度分析——电子商务题目18传统企业网上销售策略研究——电子商务题目19 B2C模式的网上商店在网络营销中的应用研究——电子商务题目20 C2C模式的网上商店在网络营销中的应用研究——电子商务题目第十六部分1企业网络营销的效果评价方法研究——电子商务题目2电子商务市场中的“柠檬”市场问题研究——电子商务题目3电子商务交易风险对潜在消费者行为影响研究——电子商务题目4搜索引擎营销中的用户行为研究——电子商务题目5搜索引擎在网络营销中的地位和作用——电子商务题目6中小企业电子商务网站推广研究——电子商务题目7浅谈电子商务网站的建构——电子商务题目8旅行社如何在电子商务环境下开展关系营销——电子商务题目9浅析电子商务影响下的工业品营销——电子商务题目10个人网店可信形象构建——电子商务题目11社区型电子商务中应用客户关系管理的研究——电子商务题目12移动电子商务的发展与支持技术研究——电子商务题目13电子商务对商品价格的影响——电子商务题目14基于价值链的移动电子商务模式浅析——电子商务题目15运用层次分析法分析电子商务软件易用性的评价值——电子商务题目16博客网站的现状与盈利模式分析——电子商务题目17移动电子商务在餐饮业的应用——电子商务题目18强化电子商务监管的思考与建议——电子商务题目19电子商务的成本效益分析及商品定价——电子商务题目。
网络安全中的序列模式挖掘与异常检测研究
网络安全中的序列模式挖掘与异常检测研究随着互联网的快速发展，网络安全问题日益凸显。
为了提高网络安全水平，需进行序列模式挖掘与异常检测研究。
序列模式挖掘是一种通过分析网络数据中的序列模式来识别网络攻击行为的方法，而异常检测则是通过检测网络数据中的异常行为来发现潜在的网络攻击。
序列模式挖掘在网络安全中的应用非常广泛。
通过分析网络数据流，可以挖掘出具有一定规律的行为序列，例如用户登录次序、访问页面的顺序等。
这些序列模式可以被用来识别正常用户行为与恶意攻击行为的差异。
通过建立模型来识别潜在的网络攻击行为，可以提高网络安全防护能力。
在序列模式挖掘中，常用的方法包括频繁模式挖掘、关联规则挖掘和序列分类器等。
频繁模式挖掘是一种通过识别频繁出现的序列模式来发现规律的方法。
关联规则挖掘则是通过发现序列中的项之间的相关关系来进行模式挖掘。
序列分类器可以通过学习已知的恶意攻击序列来判断未知序列是否为恶意攻击行为。
然而，序列模式挖掘也面临一些挑战。
首先，因为网络数据具有高维度和大规模的特点，对序列模式进行有效的挖掘是一项复杂任务。
其次，网络攻击技术和手段不断演变，恶意攻击序列具有很高的变异性。
因此，在实际应用中，需要结合其他方法和技术来提高序列模式挖掘的准确性和效率。
异常检测在网络安全中扮演着重要的角色。
与序列模式挖掘不同，异常检测是一种被动式的方法，通过检测网络数据中的异常行为来发现潜在的网络攻击。
异常检测可以通过建立正常行为的模型，并对实时数据进行监测和比较来发现异常行为。
异常检测的方法多种多样，包括基于统计的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
基于统计的方法通过统计网络数据的特征和分布来进行异常检测。
机器学习方法通过建立模型并训练数据来识别网络数据中的异常行为。
深度学习方法则利用深度神经网络模型来提取网络数据的高级特征，以实现更准确的异常检测。
然而，异常检测也面临一些挑战。
首先，正常行为和异常行为之间的界限往往模糊不清，存在误报和漏报的问题。
动态网络模式挖掘方法及其应用
１ 动 态模 式 挖 掘 相 关 定 义
动 态 网络研 究中涉及 到很 多与静态 网络类 似 的概 念与 问题 ， 本 节对这 些概念与 问题给 出形式化 定义 ． 定义 １ （ 动 态网络） ．动态 网络 Ｇ ＝ （ Ｇｌ ， Ｇ２ ， ． ． ． ， Ｇ 是时 间上 的有序 图集， 其 中， Ｇ ＝ （ ， Ｅ ｔ ） 是 ｔ 时刻 网络拓 扑图，
分析 、社 团模 式挖掘 、子 图模 式挖掘 以及 模式 预测 问题， 从方法 方面 进行分 析和 总结 ． 这些 问题均 忽 略具体应
用背 景， 关注 网络拓 扑结构上 的分析 ． 第 ３节 分析 生物 网络和 社会 网络 中相 关 的动 态网络模 式 问题及 应用 ． 最后， 指 出动态 网络模 式挖掘存 在 的问题和 未来 的发 展方 向．
ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ） ｔ ， 、进化 图（ ｅ ｖ ｏ ｌ ｖ ｉ ｎ ｇ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ） ｔ 。 ， 同时对 的定义 也会有所 差异．
定义 ３ （ 旅程） ． 对 于有序 集合 ｛ （ ｔ ） ， （ ８ ２ ， ｔ ２ ） ， ． ． ． ， （ Ｐ ， ） ｝ ， 若｛ ｅ ｌ ， ｅ ２ ． ， ｅ ｋ ｝ 在进化 图 的拓扑 结构上是 一条路
高琳 等 ： 动 态网络模 式挖掘方 法及 其应 用
２ ０ ４ ３
刻 网络 的进 化情况 ， 是 动态 网络研 究的重 点． 动态 网络研 究 目前还 处 于起 步阶段 ， 很 多 问题 的提 出及研 究方法都 源 于静 态 网络 ， 如动 态 网络 的拓 扑结构特 征分析 、动态社 团挖掘 、频繁模 式挖掘 以及某 些特定条 件 的模 式预测 等， 其 问题及 概念 的定义 都与 静态 网络 类似 ． 然而 ， 基 于动 态 网络 的时序特 点 ， 动 态模 式挖 掘不是 各 时刻快 照上
一种基于动态模糊Kohonen网络的聚类模型及应用
南昌大 学学报（ 理科版） Ｊｕ ａ ｏ Ｎ ｎ ｈｎ ｎｖｒｔ（ ａ ｒｌ ｃ ｎｅ ｏｒ ｌ ｆ ａｃａｇＵ ｉｅ ｉ Ｎ ｔ ａ Ｓｉ ｃ ） ｎ ｓｙ ｕ ｅ
Ｖｏ ． ４ ＮＯ． １３ ６
Ｄｅ ． ０ ０ ｃ２ １
文章 编 号 ：０ ６— ４ ４ ２ １ ）６— ６ ３— １０ ０ ６ （０ ０ ０ ０ ０ ０ ４
包含一个根结 点 ； ２为 网络 完全 生成 以后 的状 态 ， 图 其 中的 ８个结点 开始 以 ｒｏ 为根 ， 了一个二 维树 ｏｔ 形成 型结构 ， 且与输入层 的 Ｘ ～Ｘ 实现全互连结 。 算 法 训 练 过 程 主 体 上 分 为 生 长 和平 滑 ２个 阶 段。 生长 阶段是判定条 件 ， 定是 否添加结 点 ， 确 还
无关 ， 而且适 于处 理 模 糊性 的 问题 。 由于 现实 世 界 语义具 有模 糊 性 和 不 确定 性 ， Ｋ Ｎ算 法 应 用 到 聚 ＦＮ 类中， 具有优越 性 。Ｆ Ｎ Ｋ Ｎ的结 构是 固定 的 ， 出 神 输
扑结 构和 聚类结果 依 赖 输 入数 据 序 列 ， 同 的样本 不
输 入顺 序产 生不 同的结果 。本 文提 出一种基 于动态
模 糊 Ｋ ｈｎｎ网络 的 聚类模 型 ， 生长 阶段 采 用基 ｏｏｅ 在 于模糊 集 的学习策 略 ， 据样 本 对 聚 类结 点 的隶 属 根 程度 ， 实现对 每个 聚类 中心 结点 不 同程度 的初 步调 整； 在平 滑 阶段采用 Ｆ Ｃ Ｋ Ｎ的学 习策略 ， 到聚 类结 得 果 与输入 序列 无关 ， 收敛速 度更 快 ， 能更优 的聚类 性 效 果 。最 后 将 该模 型 应 用 于 用 户 兴 趣 模 式 挖 掘 项
关联规则挖掘方法的研究及应用
关联规则挖掘方法的研究及应用一、本文概述本文旨在深入研究关联规则挖掘方法，探索其在不同领域的应用价值。
关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，旨在从大型数据集中发现项之间的有趣关系，如购物篮分析中经常一起购买的商品组合。
本文首先将对关联规则挖掘的基本概念、原理和方法进行详细的介绍和梳理，为后续的应用研究提供理论基础。
接着，本文将重点探讨关联规则挖掘在多个领域的应用。
这些领域包括但不限于零售业、电子商务、医疗保健、社交网络分析等。
在这些领域中，关联规则挖掘可以帮助我们理解客户行为、优化产品组合、预测疾病趋势、分析社交网络结构等，具有重要的实际应用价值。
本文还将对关联规则挖掘方法的优化和改进进行探讨。
尽管关联规则挖掘已经取得了一些重要的成果，但在处理大规模、高维度、复杂数据集时，仍然存在一些挑战。
因此，我们需要不断探索新的算法和技术，以提高关联规则挖掘的效率和准确性。
本文将总结关联规则挖掘方法的研究现状和未来发展趋势，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
通过本文的研究，我们希望能够为关联规则挖掘的应用提供更多的思路和方法，推动其在更多领域发挥更大的作用。
二、关联规则挖掘方法理论基础关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一种重要技术，它主要用于发现数据集中项之间的有趣关系。
这些关系通常表现为形如“如果购买了A，则很可能也会购买B”的关联规则。
关联规则挖掘方法理论基础主要涉及到频繁项集和关联规则的产生，以及它们之间的度量指标——支持度和置信度。
我们需要明确什么是频繁项集。
在给定的事务数据库中，如果某个项集出现的频率高于用户设定的最小支持度阈值，那么这个项集就被称为频繁项集。
最小支持度阈值是用户根据实际需求设定的一个参数，它决定了项集被认为是“频繁”的最低标准。
在确定了频繁项集之后，我们可以进一步生成关联规则。
关联规则是一种形如“A -> B”的蕴含关系，其中A和B都是项集。
一个关联规则是否成立，取决于它的支持度和置信度是否满足用户设定的阈值。
基于大数据的社交网络行为模式挖掘
基于大数据的社交网络行为模式挖掘一、前言社交网络作为一种重要的信息传播渠道和人际交往方式已经成为现代社会不可或缺的一部分，而其中的用户行为模式更是对于社交网络研究和应用的重要方面。
近年来，随着大数据技术的快速崛起，基于大数据的社交网络行为模式挖掘研究成为了一项热门的研究领域。
本文将从数据挖掘方法的角度出发，分析目前基于大数据的社交网络行为模式挖掘研究现状，并对未来的研究方向做出展望，以期为相关研究提供一些启示。
二、社交网络行为模式研究现状1、社交网络行为模式挖掘方法目前，基于大数据的社交网络行为模式研究采用的主要是数据挖掘技术，其中主要的方法包括聚类分析、关联分析、分类分析、时序分析等。
聚类分析、关联分析和分类分析是比较常见的基于大数据的社交网络行为模式挖掘方法，它们都是从不同的角度来对用户在社交网络中的行为进行分析。
时序分析是一种比较新的方法，主要是关注用户在时间序列上的行为规律。
2、社交网络行为模式挖掘应用场景社交网络行为模式挖掘可以应用于多个领域，比如社交媒体传播、网络广告投放、用户个性化推荐等。
其中，社交媒体传播是目前应用最为广泛的领域之一，主要是通过分析用户在社交网络上的行为，来预测一个话题在社交网络上的传播趋势和影响力。
此外，社交网络行为模式挖掘还可以应用于网络广告投放，通过分析用户在社交网络上的行为，选择更加适合的广告投放策略和渠道，提高广告精准度和ROI。
另外，社交网络行为模式挖掘还可以用于用户个性化推荐，通过对用户在社交网络上的行为进行分析，推荐更加符合用户兴趣和需求的内容和产品。
三、未来研究方向1、深度神经网络与社交网络行为模式挖掘的结合深度学习是近年来比较热门的技术之一，尤其在人工智能领域有着广泛的应用。
基于大数据的社交网络行为模式挖掘也可以借鉴深度学习技术，使用深度神经网络进行特征提取和挖掘。
深度神经网络不仅可以发掘数据中的潜在规律，还能够进行半监督学习，使得其可以适用于一些数据稀少的场景。
数据挖掘中的图数据挖掘方法介绍
数据挖掘中的图数据挖掘方法介绍数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式和关联来提取有用信息的技术。
在数据挖掘的领域中，图数据挖掘作为一种重要的方法，被广泛应用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域。
本文将介绍几种常见的图数据挖掘方法。
一、图数据挖掘的基本概念在介绍具体的图数据挖掘方法之前，我们先来了解一些基本概念。
图是由节点和边组成的数据结构，节点代表实体，边代表实体之间的关系。
图可以是有向图或无向图，边可以有权重。
在图数据挖掘中，我们通常关注的是节点之间的连接关系和节点的属性。
二、图数据挖掘的方法1. 社区发现社区发现是图数据挖掘中的一个重要任务，旨在找到具有紧密连接的节点子集。
社区发现可以帮助我们理解社交网络中的群体结构、发现潜在的社区成员等。
常见的社区发现算法有Louvain算法、谱聚类等。
2. 关键节点识别关键节点识别是指在图中找到对整个网络具有重要影响力的节点。
这些节点的删除或添加会对网络的结构和功能产生重大影响。
关键节点识别可以帮助我们找到网络中的核心人物、重要资源等。
常见的关键节点识别算法有PageRank算法、介数中心性等。
3. 图分类图分类是指根据图的结构和节点属性将图划分到不同的类别中。
图分类可以用于社交网络分析、生物信息学等领域。
常见的图分类算法有图卷积神经网络（GCN）、图支持向量机（Graph SVM）等。
4. 图聚类图聚类是指将图中的节点划分到不同的簇中，使得同一个簇内的节点相似度较高，不同簇之间的节点相似度较低。
图聚类可以帮助我们发现图中的子图模式、寻找相似的节点等。
常见的图聚类算法有谱聚类、基于密度的图聚类等。
5. 异常检测在图数据中，异常节点指的是与其他节点有明显不同的节点。
异常检测可以帮助我们发现网络中的异常行为、异常事件等。
常见的异常检测算法有局部离群因子（LOF）、孤立森林（Isolation Forest）等。
三、图数据挖掘的应用图数据挖掘方法在各个领域都有广泛的应用。
基于LDA模型的国内图书情报学研究主题发现及演化分析
基于LDA模型的国内图书情报学研究主题发现及演化分析一、本文概述本文旨在利用潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）模型，对国内图书情报学领域的研究主题进行深入的发现与演化分析。
LDA模型作为一种非监督的机器学习技术，能够有效地从大量文本数据中提取隐藏的主题信息，从而揭示学科领域的研究热点、发展趋势以及主题间的关联性。
本文将系统地收集国内图书情报学领域的学术文献，包括期刊论文、会议论文、博硕士学位论文等，构建大规模的文本数据集。
随后，运用LDA模型对数据集进行主题建模，提取出代表性的研究主题。
通过对不同时间段的主题分布进行比较分析，揭示研究主题的演化轨迹和变迁特征。
本文还将结合主题关键词、主题间的关联网络以及时间序列分析等方法，对研究主题的内在结构、相互关联和演化动力进行深入剖析。
这不仅有助于我们全面理解国内图书情报学领域的研究现状和发展趋势，还能为学科领域的未来发展提供有益的参考和启示。
本文的研究结果将有助于图书情报学领域的学者和研究人员把握学科前沿，优化研究方向，同时也能够为政策制定者和图书情报机构提供决策支持和战略参考。
二、模型理论框架在探讨基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的国内图书情报学研究主题发现及演化分析时，首先需要对LDA模型的理论框架有一个清晰的认识。
LDA是一种统计模型，用于发现文档集合中的主题，并推断每个文档的主题分布以及每个主题的词汇分布。
该模型假设每个文档是由多个主题混合而成的，而每个主题则是由一系列词汇组成的。
LDA模型的核心思想是主题的层级分布结构。
具体来说，每个文档(d)可以看作是主题(z)的一个分布，而每个主题则是词汇(w)的一个分布。
通过这种层级贝叶斯方法，LDA能够揭示文档集合中的潜在语义结构。
在应用LDA模型于图书情报学领域时，我们首先需要对研究文献进行预处理，包括分词、去停用词、词性标注等步骤。
动态网络结构特征表示及多层网络模式挖掘
动态网络结构特征表示及多层网络模式开掘专业品质权威编制人：______________审核人：______________审批人：______________编制单位：____________编制时间：____________序言下载提示：该文档是本团队精心编制而成，期望大家下载或复制使用后，能够解决实际问题。
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社交网络中的用户行为模式挖掘研究
社交网络中的用户行为模式挖掘研究随着社交网络的流行，人们越来越依赖于在线社交平台来交流、分享以及了解社会信息。
社交网络不仅仅是以娱乐为主的网站，它已经渗透到我们的日常生活中。
人们通过社交网络构建社交关系网络、分享生活、工作和学习经验。
对于社交网络而言，用户是关键的参与者和决策者。
与此同时，社交网络数据的特性也带来了分析面临的挑战：数据具有多源性、时效性、实时性、动态性和异构性。
因此，社交网络中的用户行为模式挖掘研究具有重要的理论和实际意义。
一、社交网络中的用户行为模式社交网络的用户行为模式指的是用户在社交网络中的活动、行为和偏好，可以包括用户点击、分享、点赞、评论、提问、回答等多种行为。
用户的行为模式在社交网络中主要通过社交媒体分析和社交网络分析两种方式来研究：1. 社交媒体分析。
社交媒体分析主要是通过用户在社交网络上的行为、话题、内容、用户信息等来识别和分析用户行为模式。
社交媒体分析技术是根据自然语言处理、机器学习、情感分析等技术实现的。
通过社交媒体分析，可以识别用户的兴趣和行为，了解用户在社交网络中的需求和满足度，推断用户意图和用户需求等。
2. 社交网络分析。
社交网络分析主要是通过分析网络结构、用户关系、用户活动等来识别和分析用户行为模式。
社交网络分析是基于图论、统计学和计算机科学等理论构建的，主要研究网络结构、节点属性、网络传播、网络演化等。
通过社交网络分析，可以系统地了解社交网络中用户关系的复杂性，进一步理解用户之间的影响和交互。
二、社交网络中的用户行为模式挖掘研究方法社交网络中的用户行为模式挖掘，主要通过以下几个步骤来实现：1. 数据预处理。
社交网络数据具有大量、高维、复杂、异构等特点，需要进行数据清洗和数据预处理，以确保数据的可靠性和数据的质量。
2. 特征提取。
根据研究目标和研究问题，从社交网络数据中提取相应的特征，例如用户属性、话题标签、情感分析、用户行为等。
3. 模式挖掘。
通过分析已经提取出来的特征，采用相应的模式挖掘算法来识别和挖掘用户行为模式。
轨迹数据挖掘研究及应用
轨迹数据挖掘研究及应用在当今数字化时代，移动设备和智能化应用的普及以及网络信息的高速传输，人们可以随时随地获取便捷的交通信息，快速高效地到达目的地。
同时，随之产生的轨迹数据也跟随着人们的移动产生。
轨迹数据是指人、物等在空间和时间上的移动信息，包括该对象的位置、时间、速度、方向等相关信息。
轨迹数据挖掘研究及应用已经成为了科技发展的新方向。
本文将从什么是轨迹数据、轨迹数据的挖掘方法和轨迹数据的应用三个方面阐述轨迹数据挖掘的研究及应用。
一、轨迹数据的含义与特征轨迹数据是通过GPS、移动网络定位等技术在空间和时间上记录下来的。
常见的轨迹数据源包括移动设备、车载嵌入式系统和卫星影像等。
轨迹数据被广泛应用于智能交通、城市规划、环境监测、公共安全、社交网络等领域。
轨迹数据具有以下特征：1. 多维度：轨迹数据不仅包括位置坐标，还涉及到时间、速度、方向等多个维度；2. 规模大：每秒钟采集的数据条数巨大，使得轨迹数据处理变得十分困难；3. 时序性强：轨迹信息既有连续性，也有离散性，体现了客体在时空中的特点；4. 噪声大：由于GPS信号受外界环境影响及精度等原因造成的信号波动，轨迹数据中存在大量的噪声；二、轨迹数据挖掘方法轨迹数据挖掘是指从轨迹数据中提取有用的信息，以及基础数据间的关联关系。
轨迹数据挖掘涉及的主要方法有：1. 轨迹预处理：对轨迹数据作去噪、平滑、轨迹点压缩和特征提取等处理，以便更好地进行数据挖掘；2. 轨迹聚类：通过聚类算法对轨迹数据进行分类，得到具有相似路径、区域等特点的轨迹簇，从而识别异常轨迹和聚集区域。
3. 轨迹匹配：将一条轨迹与另一条轨迹或模板进行比对，从而匹配数据点及轨迹间的相似度；4. 轨迹模式挖掘：发现不同时间段、地点的轨迹模式，从而推测不同场景下的交通、人群等活动行为。
三、轨迹数据的应用轨迹数据挖掘为智慧城市的建设、智慧交通的推广、用户行为的理解和分析等提供了重要的支持。
轨迹数据的应用主要体现在以下几个方面：1. 实时交通信息：交通部门通过采集行驶车辆的轨迹，结合城市道路网络，实现交通拥堵状况的实时监测和路况分析，为交通流量调度和交通规划提供决策依据。
动态网络分析范文
动态网络分析范文动态网络具有不断变化的特点，可以是社交网络中好友的添加和删除、物流网络中货物的流动变化等等。
对于动态网络的分析，可以从以下几个方面入手。
首先，动态网络的结构演化。
网络的结构是指网络中节点之间的连接关系。
在动态网络中，节点之间的连接关系会随时间发生变化。
例如，在社交网络中，用户会添加或删除好友，这会导致网络中的连接关系发生变化。
而在物流网络中，节点之间的连接关系会随着货物的流动变化。
动态网络分析的一个重要任务是研究网络结构的演化规律，即网络中连接关系的形成、变化和消失的机制。
通过分析网络结构的演化规律，可以揭示网络的生成机制和发展趋势。
其次，动态网络中节点的演化。
节点是网络中的一个个个体，可以是用户、公司、物流中心等等。
在动态网络中，节点的属性和状态会随时间发生变化。
例如，在社交网络中，用户的兴趣爱好、个人信息等会发生变化。
在物流网络中，物流节点的货物存储量、运输能力等也会随着时间变化。
动态网络分析的另一个重要任务是研究节点的演化规律，即节点的属性和状态如何随时间变化。
通过分析节点的演化规律，可以了解节点的变化趋势和影响因素，进而预测节点的未来状态。
再次，动态网络中信息传播的过程。
网络中的信息包括文本、图片、视频等等，可以通过节点之间的连接关系传播。
信息的传播是动态网络中重要的一部分。
例如，在社交网络中，用户之间可以通过发帖、转发等方式传播信息。
在物流网络中，商品可以通过不同节点之间的运输来传递。
动态网络分析的另一个重要任务是研究信息在网络中传播的规律和机制。
通过分析信息的传播过程，可以了解信息的扩散范围、扩散速度等，进而设计更有效的信息传播策略。
最后，动态网络分析还可以解决一些实际问题。
例如，在社交网络中，可以通过分析用户的兴趣和行为模式来推荐好友、商品等。
在物流网络中，可以通过分析货物的流动变化来提高物流效率。
动态网络分析的目标是发现网络中的隐藏规律，为实际问题的解决提供有力的支持。
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软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@Journal of Software +86-10-62562563 ©中国科学院软件研究所版权所有. Tel/Fax:∗动态网络模式挖掘方法及其应用高琳, 杨建业, 覃桂敏(西安电子科技大学计算机学院,陕西西安 710071)通讯作者: 高琳, E-mail: lgao@摘要: 静态复杂网络研究在揭示社会网络、信息网络和生物网络的形成和演化机制方面取得了重要成果,其方法和结果对系统生物学产生了重要影响.但现实世界中,很多网络是随时间发生变化的,即动态网络.以动态网络为对象,对动态网络的拓扑特性分析、动态网络相关的各种模式挖掘模型和方法进行了综述、比较和分析.特别地,将动态网络模式分析方法应用于生物网络和社会网络,研究了生物网络相关的动态功能模块和模式演化问题、科学家合作网络和社交网络的动态模式.最后指出了动态网络的模式挖掘方法及其在动态生物网络和社会网络研究中存在的问题和挑战,并对未来的研究方向进行了分析.关键词: 动态网络;社会网络;生物网络;模式挖掘;算法中图法分类号: TP301文献标识码: A中文引用格式: 高琳,杨建业,覃桂敏.动态网络模式挖掘方法及其应用.软件学报,2013./1000-9825/4439.htm英文引用格式: Gao L, Yang JY, Qin GM. Methods for pattern mining in dynamic networks and applications. Ruan Jian XueBao/Journal of Software, 2013 (in Chinese)./1000-9825/4439.htmMethods for Pattern Mining in Dynamic Networks and ApplicationsGAO Lin, YANG Jian-Ye, QIN Gui-Min(School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi’an 710071, China)Corresponding author: GAO Lin, E-mail: lgao@Abstract: Studies of static complex networks have brought significant progress in revealing the mechanism for forming and evolution ofsocial networks, information networks and biological networks. However, many real word networks change with time and this type ofnetworks is the so called dynamic networks. In this paper, we focus on dynamic networks to study the related pattern mining method andits applications in biological and social networks. Firstly, we analyze the topological properties of the dynamic networks. Then we make acomparison and analysis to the algorithms and models for variety of pattern mining in dynamic networks. Specifically, we analyze thedynamics properties of biological and social networks. Based on this property, we study the biological networks related pattern miningproblems, such as dynamic function module, pattern evolution and complex diseases associated pattern, the dynamic pattern in socialnetwork. Finally, some key problems and challenges in biological and social network are highlighted, as well as the future researchdirections.Key words: dynamic network; social network; biological network; pattern mining; algorithm[1][2−4]近年来,动态网络受到高度关注,对它的研究也更加深入.事实上,几乎所有复杂系统都具有某种动态、社交网络、生物网络、疾病分子网络等,将这些复杂系统特性,如信息交互网络及科学家合作网络[3][5−7][8−10]建模成动态网络,是一种合理有效的方式[1].基金项目: 国家自然科学基金(60933009, 61072103, 61100157)∗收稿时间:2012-06-26; 修改时间: 2013-03-29; 定稿时间: 2013-06-09; jos在线出版时间: 2013-07-25CNKI网络优先出版: 2013-07-25 14:02, /kcms/detail/11.2560.TP.20130725.1402.002.html2 Journal of Software软件学报从抽象的数学模型来看,动态网络其实是一个有序的图序列,表示复杂系统在不同时刻的快照,分析每个时刻网络的进化情况,是动态网络研究的重点.动态网络研究目前还处于起步阶段,很多问题的提出及研究方法都源于静态网络,如动态网络的拓扑结构特征分析、动态社团挖掘、频繁模式挖掘以及某些特定条件的模式预测等,其问题及概念的定义都与静态网络类似.然而,因为动态网络的时序特点,动态模式挖掘不是各时刻快照上的简单叠加.目前,国内外很多研究人员针对动态网络的不同问题进行探索,剑桥大学计算机实验室系统研究组John博士致力于动态网络拓扑特征分析研究,博士期间发表了多篇关于这方面的研究成果[11−14].伊利诺伊大学芝加哥分校Tanya教授及其团队基于社会网络数据,对动态网络社团及特殊子结构挖掘研究较多,相关研究成果陆续出现在多个主流国际期刊及会议上[15−19].美国NEC实验室研究员Yun及其团队在动态网络社团结构分析上取得了一系列成果[20−23].动态生物网络方面的研究主要集中在生物网络的动态特性分析[24,25]、生物网络相关的功能模式[26−28]、基于系统生物学的复杂疾病相关模式发现问题的研究[29−31].社会网络分析中,目前有科学家合作网络、社交网络和推荐系统等的研究[32−35].本文针对动态网络,综述了国内外动态网络拓扑特征分析、模式挖掘相关问题和方法的最新研究成果,并对典型的模式挖掘模型和算法进行了比较和分析.对动态生物分子网络中相关模式问题,如功能模块结构、模式的演化及复杂疾病相关模式问题进行了定义与分析,进一步指出这些特定模式的挖掘可以使用动态网络模式挖掘的模型和方法.文中第1节对动态网络中某些重要概念及问题进行定义.第2节对动态网络研究的4个问题——拓扑特征分析、社团模式挖掘、子图模式挖掘以及模式预测问题,从方法方面进行分析和总结.这些问题均忽略具体应用背景,关注网络拓扑结构上的分析.第3节分析生物网络和社会网络中相关的动态网络模式问题及应用.最后,指出动态网络模式挖掘存在的问题和未来的发展方向.1 动态模式挖掘相关定义动态网络研究中涉及到很多与静态网络类似的概念与问题,本节对这些概念与问题给出形式化定义.定义1(动态网络). 动态网络G=〈G1,G2,…,G T〉是时间上的有序图集,其中,G t=(V t,E t)是t时刻网络拓扑图,V t与E t分别是该时刻图的顶点集和边集.由于应用的需要,通常将动态网络转换成其他形式的图,下面给出图的定义.定义2(概要图). 给定一个动态网络G=〈G1,G2,…,G T〉,其对应的概要图为G s=(V s,E s,L e),其中,V s=V,V=V1∪V2∪…∪V T,E s=E1∪E2∪…∪E T,L e是边集E s的标签集合,其元素l e是由0和1构成的长度为T的字符串.当位置t为1时,表示边e出现在第t时刻的网络G t=(V t,E t)中;否则,边e不在该网络中.根据不同的应用背景与模式挖掘方法,动态网络对应的概要图可能有其他的名称,如联合图(uniongraph)[36,37]、进化图(evolving graph)[38],同时对l e的定义也会有所差异.定义3(旅程). 对于有序集合J={(e1,t1),(e2,t2),…,(e k,t k)},若{e1,e2,…,e k}在进化图G s的拓扑结构上是一条路径,且对∀i,1≤i<k,都满足e i出现在t i时刻的图中,且t i+1≥t i,则称J是G s上的一条旅程,同时定义旅程J的出发时间和到达时间分别为departure(J)=t1,arrival(J)=t k,旅程J的拓扑长度为|J|=k,时序长度为||J||=arrival(J)−departure(J).目前,已有很多文献对动态网络,特别是对进化图定义顶点间距离[38−40],也是对最短旅程的描述,由于需要将时间因素考虑进去,其定义方法与静态网络的距离定义有所不同.定义4(距离). J*表示进化图G s上所有旅程的集合,而J*(u,v)⊆J*表示所有从顶点u出发到达顶点v的旅程集合,通常有以下3种距离定义方式:(1) 最短距离(shortest distance):d t(u,v)=Min{|J|:J∈J*(u,v)∩departure(J)≥t} (1)(2) 最早距离(foremost distance):δt(u,v)=Min{arrival(J)−t:J∈J*(u,v)∩departure(J)≥t} (2)高琳 等:动态网络模式挖掘方法及其应用3 (3) 最快距离(fastest distance):θt *(u ,v )=Min {||J ||:J ∈J (u ,v )∩departure (J )≥t } (3)从以上定义可以看出,3种距离仅考虑t 时刻后从顶点u 出发到顶点v 之间的旅程集合.最短距离度量具有最短拓扑距离的旅程,最早距离度量具有最早到达时间的旅程,而最快距离度量具有最短时序长度的旅程.定义5(社团结构). 动态网络社团结构C =〈C 1,C 2,…,C T 〉是时间上的有序社团结构集合,其中,是第t 时刻网络G 12{,,...,t t t C C C =}k t C 的社团结构,且是C i t C 中第i 个社团.t t [18,41−43]关于动态网络的子图挖掘,近期有很多研究工作,都是以静态网络为基础.这里简单回顾一下静态网络中的相关概念.对于图g =(V ,E )和图G =(V ,E ),若满足V ⊆V 且E ⊆E ,则称g 是G 的子图.对于图g =(V ,E S S S S S S 111)与g =(V ,E ),若满足对任意(v ,v )∈E ,当且仅当(v ,v )∈E 时,则称图g 与g 是同构的,其中v =f (v )且v =f (v 1a 1b 2a 2b 2a 1a 2b 1b 2221212).如果图g 是图G 的一个子图,且它与图g 是同构的,则通常称g 是g 在G 中的一个嵌入.1212定义6(静态频繁子图). 若子图g 在概要图G =(V ,E ,L )中有多于t 个嵌入,则称g 是G st s s s e st s 的一个静态频繁子图.定义7(公共动态模式). 给定g 是概要图G 的一个静态频繁子图,且g =(V ,E )和g =(V ,E )是g 在G st s st 1st 2st s 1122中的两个嵌入.由于g 和g 是同构的,因此它们的边集E 与E 间必定存在某个双射f .若所有对应边e =f (e st 1st 21221)都满足sub (l (e ),i ,j )=sub (l (e ),i ,j ),其中,1≤i <j ≤T ,则称g 与g 共享一个从位置i 到j 的公共动态模式.st 1st 212定义8(动态频繁子图). 对于概要图G ,g 是具有t 个嵌入{g ,…,g s st t 1}的静态频繁子图.给定一个频繁阈值μ,若g 有μ个以上的嵌入共享一个公共动态模式,则g 的拓扑图与此公共动态模式构成一个动态频繁子图.st st 从定义6和定义7可以看出,静态频繁子图仅关注概要图的拓扑结构,忽略表示边出现情况的标签L e .而动态频繁子图不但要保证在拓扑上具有频繁性,还要在边的动态性上保持一致.定义9(周期子图). 在动态网络G =〈G ,G ,…,G 〉中,设图g =(V ,E T f f f 12)是G 中若干时刻网络的子图,若对于时间序列S (g )=〈t :g ⊆G 〉满足对∀i :t −t =P 且|S (g )|≥σ,其中,P 是一个常量,σ是一个最小阈值,则称g P f f t i +1i P f f 是G 的一个周期子图.问题1(动态社团挖掘). 动态社团挖掘是指对动态网络G =〈G ,G ,…,G 〉挖掘其社团结构C =〈C ,C ,…,C T T 1212〉,并进一步分析每个时刻网络社团结构的演化情况.问题2(动态子图挖掘). 动态子图挖掘是指对动态网络G =〈G ,G ,…,G T 12〉中某些特殊结构子图的挖掘,如动态频繁子图和周期子图,这些子图都具有一定的时间特性.问题3(时序边预测). 时序边预测是指在给出动态网络G =〈G ,G ,…,G 〉每个时刻的邻接矩阵〈A ,A ,…,A T T 1212〉的情况下,预测T +1时刻网络G 的邻接矩阵A 的分布情况.这里,A 的每个元素a T +1T +1T +1ij 可能是0或1,也可能是某个概率值.2 动态模式挖掘模型与方法本节分析了动态网络拓扑结构特征及度量指标,对动态网络不同类型模式挖掘模型与方法、同一类型问题的不同算法进行了综述、分类与分析.2.1 动态网络拓扑特征分析[44]拓扑特征分析是复杂网络的研究基础,对于静态网络,已有的拓扑指标包括距离、直径、密度、聚集系数、介数中心性[45][46]、模块性等,涉及网络不通层面的度量,如节点、边和子模块.这些度量指标的提出,为进一步分析网络性质提供计算手段.通过距离或聚集系数,计算顶点间的相似性;通过子图密度、边介数以及模块性对网络进行模块划分.[12,13,38,47,48]近年来,随着动态网络研究工作的开展,很多研究者开始关注动态网络拓扑特征的分析.动态网络拓扑特征最初在运输、无线以及邮件收发等网络中研究较多,这些网络都具有时序特性.Xuan 等人[38][39,40]首次在时序网络中定义了“旅程”及“距离”的概念,Casteigts 等人对这些概念进行了更规范的定义,如4 Journal of Software 软件学报 定义3与定义4.旅程可以看作是一种特殊的路径,构成它的边可以在多个网络中有序出现;而距离则是对最小旅程的描述,不同形式的距离对旅程度量的侧重点不同.[11]Tang 等人针对动态网络,给出了最短路径、聚集系数等指标的全局及局部时序度量分析,并比较了与静态指标度量的区别.而基于旅程及不同类型的距离,Tang 等人[13]提出了针对顶点的时序介数(temporal betweenness)中心性与时序接近度(temporal closeness)中心性.通过对网络顶点时序中心性计算,与静态方式顶点中心性进行比较,发现时序中心性更能合理度量顶点在时序网络中的重要程度.另外,Tang 等人[12]研究了动态网络的小世界现象,即顶点间具有较小的时序距离,提出动态网络中的时序相关系数,如公式(4)所示,进而提出时序网络的平均路径长度,如公式(5)所示.1()(1)11ij ij i T ii t a t a t C C C N T −=+==−∑∑ (4) 1(1)ij ijL d N N =−∑ (5) 从公式(4)容易看出:时序相关系数C 度量动态网络中相邻时刻网络相似吻合程度,当所有时刻网络都相同时,C =1取最大值;而平均路径长度L 是度量动态网络中所有顶点间时序距离的平均值.为了揭示动态网络也具有小世界现象,他们将动态网络G 的网络序列G rand ,G ,…,G 的顺序随机排列,得到一个随机的动态网络G T 12,通过在G rand rand rand rand rand 上计算C 和L ,发现原动态网络G 的时序相关系数C 要比C 大得多,而L 与L 却相差不大.将这个现象称为时间变化系统中的小世界现象.[47][49−51]Grindrod 等人在旅程的基础上提出动态Katz 中心性,用一种迭代方式计算动态Katz 中心性,对大规模稀疏网络效率很高,这种中心性考虑所有长度的路径,而不只是考虑最短路径.从定义4可以看出,时序距离与度量时间t 有关,也就是两点间的距离是度量时间t 的变量.显然,这种方式在某些情况下是不合理的,比如对两条一样的旅程,不能因为度量时间的原因,使它们的长度有差异.为此,Pan 等人[52]提出平均时序距离作为两点间的时序距离,并给出了计算方法.同样的,他们也提出了相应的时序接近度中心性,通过对不同实验数据的分析,进一步刻画相关静态中心性与时序中心性的差异.[53]随着动态网络研究的深入,提出了更多的拓扑特征,如时序模体(temporal motifs)、时序视野(temporalview)[54][54]、网络骨干(network backbone)等,其中很多都是从静态网络演化而来,结合时间因素,更好刻画动态网络某些方面的性质.2.2 动态网络社团结构挖掘社团结构挖掘是近些年来复杂网络研究领域最热点的问题之一,尤其是针对生物网络、社会网络和信息网络,各类社团挖掘方法更是层出不穷.而对于动态网络,社团挖掘研究还处于起步阶段.近几年来,国外学者对这个领域的研究比较活跃,针对这类问题提出了不同的模型和方法,同时对动态网络的社团演化也提出了一些新的概念.此前,文献[1−3]等从不同的角度对动态网络社团挖掘研究现状进行了综述,对问题探讨的深度及角度都有所差异.如:文献[1]是对图的社团挖掘问题进行综述,而对动态网络社团挖掘分析比较片面;文献[2,3]都是针对社会网络的社团挖掘方法总结,其中,文献[2]更关注于方法的性能及某些方法的特定应用领域.本节从社团挖掘方法与社团演化两方面对动态网络社团挖掘相关研究进行总结与分析.2.2.1 社团挖掘方法动态网络社团挖掘方法主要是增量聚类和进化聚类.1. 增量聚类[4]增量聚类是一类广泛研究的聚类方法.通常可以分为两种聚类方式:(1) 对于某一个聚类对象,仅在一个时间点上进行分析;(2) 对于某一个聚类对象,在多个时间点上进行分析.高琳 等:动态网络模式挖掘方法及其应用5传统意义的增量聚类又可以称为数据流聚类,属于第(1)种类型,特别是更新较快的数据流,因为海量数据的持续增加,对数据聚类时只对聚类数据顺序考察一遍,这样才能在有限的存储空间上实现对数据的有效聚类.[55]第(2)种类型更接近问题的应用背景,数据建模为复杂网络.这类增量聚类目前研究比较多,Yang 等人受物理学上牛顿万有引力的启发,给复杂网络中的节点间定义虚拟的排斥力与吸引力.文献[55]采用一种近似迭代方法计算节点间的吸引力与排斥力,通过多次迭代,社团内部节点之间的吸引力越来越大,这样,不同社团的顶点将凝聚成不同的斥力极性;相反的,当某条处于社团间的边,其上的排斥力经过多次迭代后超过某个阈值时,这条边将会“断裂”.当两个社团间的边都“断裂”之后,就出现了两个社团.Sun 等人[56]提出的GraphScope 是一种基于信息论的方法,算法的目标有3点:(1) 对图数据流进行分割,将它们分成S 个片段,使得每个片段内的图具有很大相似性,而不同片段的图差异性很大;(2) 对每个片段内若干图快照进行图的划分,这里一个片段内所有图快照具有相同的划分结构;(3) 整个过程无需用户提供任何参数.GraphScope 的核心思想是无损压缩,将每个片段内的所有图结构及其社团结构进行编码,目标是搜索一种图数据流分割及对应社团划分结构使得所需的编码信息达到最小.为使整个过程参数自动化,GraphScope 应用局部搜索的方法,从初始给的估计迭代搜索近似最优解.GraphScope 算法关注的是二部图数据流,图1给出了一个具有3个快照图且被分为两个片段的二部图数据流,其中,圆圈所示顶点为源点,方框所示顶点为终点.从图1中可以看出,这个图数据流被分为两个片段,第1时刻快照图G 和第2时刻快照图G 被分到第1个片段,而第312时刻快照图G 3被分到片段 2.在片段1中,源点划分成两个模块和,终点划分成两个模块和;在片段2中,源点划分成3个模块和,终点划分成3个模块和.随着后续图数据的加入,GraphScope 以增量的方式,选择信息编码花费最小的方 (1)1{1,2}I =(1)2{3,4}I =(1)1{1}J =(1)2{1}J =(2)(2)12{1},{2,3}I I ==(2)3{4}I =(2)(2)12{1},{2}J J ==(2)2{3}J =式对新增图进行处理.(2)1I (2)2I … … (1)1I (2)3I (1)2I ①①②②③③④④(1)2J (1)1J G (2)G (1)G (1)G (2)332211[56]Fig.1 Bipartite graph with three snapshot [56]图1 一个具有3个图快照并被分为两个片段的二部图数据流[57]Shan 等人依据所考察网络相邻时刻拓扑结构变化不太大的特点,用网络变化增量方式考察每个时刻的社团结构信息.该方法定义了一些增量相关的顶点集合,在考察t 时刻的网络时,只需在t −1时刻网络社团结构的6 Journal of Software 软件学报 基础上,对增量相关节点进行分析后,就得到t 时刻的社团结构,从而避免了对整个网络节点全部重新划分,提高了算法的时间效率.但这个方法有一个很大不足:它没有处理网络节点新增或消失的情况,且默认所有时刻网络的社团数目是不变的.Ning 等人[20]提出了一种增量谱聚类的方法检测动态网络的社团结构,通过引入发生向量(incidence vector)和发生矩阵(incidence matrix)的概念,表示网络节点的增加、删除及已有节点之间相似性改变这些网络的动态特性.当网络改变时,通过增量式的迭代更新网络的谱系统,从而获取变化后的网络社团结构.增量聚类为减少时间上的花费,一般都会对聚类质量造成一些牺牲.下面我们讨论另一种动态聚类概念——进化聚类,它也是近几年来动态网络社团挖掘研究较多的工作之一.2. 进化聚类[58]进化聚类的概念最早由Chakrabarti 等人提出.算法框架依据动态网络变化缓慢的基本特征,在对每个时刻的网络进行聚类时,同时考虑两个相互冲突的准则,既要使聚类结果与当前时刻的网络结构尽量一致,又要使当前聚类结果与上一时刻的聚类结果差异较小.为此,文献[58]引入了“快照质量(snapshot quality,简称sq)”和“历史开销(history cost,简称hc)”两个概念,前者用来衡量当前聚类结果C 在当前网络拓扑G t t 下的聚类质量,而后者衡量当前时刻聚类结果C 与前一时刻聚类结果C t t −1的差异性.因此,每个时刻最优的聚类结果是使快照质量最大、历史开销最小.为使二者取得平衡,引入平衡因子α,聚类质量可以用公式(6)描述:,G )−α⋅hc (C ,Csq (C ) (6) t t t −1t [58]在这个框架下,每个时刻的聚类算法可以灵活选择,Chakrabarti 等人实现了分层聚类和k -means 聚类两个版本. [21]最近几年,基于进化聚类的方法框架,出现了很多类似的研究.Yun Chi 等人基于谱聚类提出了“保持聚类质量(PCQ)”和“保持聚类成员(PCM)”两个框架.PCQ 是指将当前划分应用于历史数据,对历史数据的聚类质量 决定公式(6)中的时序开销.例如有两种划分C t 和对当前数据G t C ′t 具有同样好的划分结果,但若用C t 和对历史数据C t C ′t C ′t C ′进行划分,C 更好,则认为C 的效果比优于t −1t t ;而PCM 是直接将当前聚类结果与历史聚类结果进行比较,结果的差异性决定公式(6)中的时序开销.例如,划分C t C ′对当前数据G 和t t 具有同样好的划分结果,但当它们与历史划分C t −1比较时,C t 与C t −1更相似,这样我们认为C t 与历史划分更加一致,从而认为C 优于.为了 t C ′t 使算法效率更高,Yun Chi 等人分别在这两个框架下实现了松弛的进化谱聚类算法.针对多特征网络,即一个网络中的节点存在多个类型,而不同类型节点之间可能会有联系,Tang 等人[59]提出一种基于谱聚类的进化聚类框架来检测这类网络的社团结构,这个框架可以处理节点及节点之间边的进化等情况.但它的不足也很明显:需要用户提供不同类型边的权重和每种类型网络的社团数目,且社团数目也不能随网络的进化而改变.鉴于动态社团变化不是稳定不变的,Kevin 等人[4]提出一种自适应进化聚类方法.这个方法基本是在进化聚类框架下实现,不同于公式(6)中平衡因子α的确定,根据每个时刻网络的不同,α可能会自动调整其大小,以此实现聚类结果的平滑性.[60]Kim 等人提出一种基于微粒与密度的进化聚类方法.首先将动态网络建模成一系列由“纳米社团(nano- communities)”构成的网络快照,社团可以定义为“纳米社团”构成的稠密子图;然后提出基于密度的聚类方法,使用“开销嵌入技术(cost embedding technique)”实现聚类结果的时间平滑性,提高了算法的效率;同时,该技术使得这种方法不依赖聚类方法的选择及节点间相似性的定义.另外,Kim 等人[60]在相邻时刻的节点之间定义了“相似性连接”,通过这些连接,得到一个完整的多部图,如t 个时刻的动态网络对应一个t 部图.使用基于信息理论的映射方法,跟踪社团演化情况.该方法弥补了之前多数方法具有的两个不足:(1) 每个时刻聚类数目不变;(2) 以迭代方式使公式(6)达到最优而使效率降低.为了降低噪声数据对结果的影响,提高算法稳定性,这几年有一些方法应用统计学中的马尔可夫过程建模进化聚类[22,23,61][22].通过贝叶斯方法,Lin 等人提出FacetNet 框架,这个框架将动态社团建模成隐式马尔可夫链,最后通过EM 算法最大化后验概率分布.FacetNet 与之前进化聚类的不同在于:不仅社团结构得到社团的进化,同时社团的进化也反过来会调整网络社团的结构.基于马尔可夫过程,Yang 等人[23]提出一种动态随机快模型高琳等:动态网络模式挖掘方法及其应用7(DSBM)来挖掘动态网络社团结构以及它们的进化情况.该方法采用贝叶斯方法估计参数的后验概率,为使算法更具实用性,对于大型稀疏网络,应用模拟退火算法和吉布斯抽样算法来实现对参数的后验概率估计.目前,在早期Chakrabarti提出方法的框架下,研究人员提出了很多更好的框架和方法,更加关注结果的合理性与效率的可行性.特别是与统计方法的结合,使得这些方法具有实用性.但应用统计方法时,参数估计是一个必须解决的问题,如何更有效地获取更合理的相关参数至关重要.表1对部分动态网络挖掘算法进行了比较,分析了不同算法的特点.Table 1Comparison of algorithms for dynamic community detection表1动态社团挖掘算法比较算法类型典型算法算法特点IA-MCS[55]通过顶点间虚拟相互作用力定义顶点的相似程度.算法的效率很大程度上取决于网络初始分布GraphScope[56]基于信息熵定义模块划分目标函数.算法应用局部搜索策略,最优解依赖于初始划分IC[57]通过改变增量相关顶点的社团归属优化目标函数. 不能处理顶点新增和消失的情况,社团数目不变增量聚类ISC[20]基于谱聚类,增量式迭代更新网络的谱系统,提高了谱聚类效率EC[58]基于层次聚类和k-means聚类,用户提供进化平衡因子βESC[21]基于谱聚类.社团数目不变,算法拓展后没有限制,用户提供进化平衡因子βHDP-HTM[61]基于分层狄利克雷过程和隐式马尔可夫过程,用户提供进化平衡因子βEMMC[59]基于谱聚类,用户提供边的权重及社团数目,且社团数目不变,用户提供进化平衡因子βFacetNet[22]基于隐式马尔可夫链和EM算法.社团数目不变, 算法拓展后没有限制,用户提供进化平衡因子βParticle-and-Density[60]基于密度聚类,应用开销嵌入技术实现时序平滑性,用户提供进化平衡因子β进化聚类AEC[4]基于相似性矩阵的自适应聚类方法,无需用户提供进化平衡因子β模型聚类DSBM[23]基于马尔可夫过程模型,使用模拟退火和吉布斯抽样算法优化参数.对参数的后验概率的估计是算法主要瓶颈2.2.2 社团结构演化分析社团演化分析是一个很有意义的工作,如考察社会网络时,一个团体可能会随着时间的变化而呈现出增大或减小,甚至分裂等变化趋势,这对预测网络社团变化是很有用的,本节回顾近年来在动态网络社团演化方面的工作进展.为了观察网络社团变化情况,Berger-Wolf等人[15,16]提出“群(group)”的概念,一个群g是网络节点集V的子集,即g⊆V.在动态网络某个时刻的快照图上,一个群就是一个社团.为分析社团演化情况,Berger-Wolf等人[15]进一步提出了“超群(MetaGroup)”的概念.超群必须满足两个特点:(1) 由一系列连续时刻的群组成,且任意两个群不能来自同一快照,而持续时间大于某个阈值;(2) 相邻两个群的相似性必须大于某个阈值.在超群的基础上,文献[15]给出了很多类似的概念,如最持久超群、最稳定超群以及最大超群等统计概念,可以通过这些统计特性,分析社团演化情况.文献[16]在文献[15]的基础上进行了更深入的分析研究,提出5种假设,这些假设对网络顶点的社团归属情况加以限定;同时还对其中的3个假设定义了事件开销函数,根据这些开销可以获取动态网络最优社团结构.另外,文献[16]还应用图的着色问题分析动态网络社团演化.Palla等人[32]针对社团演化,首次提出6种社团演化事件:增长、缩减、合并、分裂、新增和消亡,如图2所示.在相邻的网络快照G t,G t+1以及它们的合并图G t∪G t+1上,应用经典的派系过滤算法(CPM)[62]分析相邻时刻社团之间的对应性.着重分析了社团大小与社团年龄之间的关系.通过对电话网络和科学家合作网络[32]的研究发现,大社团的年龄也比较长.Asur等人[63]在上述工作的基础上进行了扩展,关注的对象不仅仅是社团,还包括单个顶点.在相邻时刻,针对社团提出5种事件:继续、k-合并、k-分裂、形成和消亡;针对单个顶点提出4种事件:出现、消失、加入和离开.基于这些事件,提出了4个度量标准来捕获节点的行为趋势对网络演化的影响,即稳定性度量、社会性度量、吸引力度量和影响力度量.通过对这些事件与指标的分析与计算,在更广义的程度上分析了网络的进化行为,而。