融合位置和社交属性的热点轨迹聚类算法
社交网络轨迹社区思维导图
L, ij
是隐私保护的理论框架，它为输出的概率分布提供了严格的理论保障
它不仅保护已发布数据库的隐私不受任何先验知识的攻击者的侵害，而且要求 即使数据库中的任何个人记录被任意更改，算法的输出也要近似相同
ϵ-差分隐私
隐私保护模型
全局敏感度
组合属性
一般来说，差分隐私算法可以重复使用来解决一个复杂的隐私保护问题
轨迹社区检测
BU算法使用基于密度的聚类，包括大小、距离、持续时间和密度来发现旅伴
DP-LTOD的性能明显优于BU和SP-tree
如果上传的轨迹数据集是稀疏的(例如，敏感信息被抑制发布)，BU无法有效地为 目标用户发现合格的同伴，这必然会导致性能较差
算法SP-tree利用序列概率树构建用户模型，挖掘用户基于运动的轨迹社区
由按时间序列和距离划分的位置组成
让Dl
oci∗
表示为候选位置的数据库
让DБайду номын сангаасi∗j
表示为候选段数据库
Dloc∗ i
=
{S：S(loc)ϵR∗}
DL∗ ij
=
{S ：S (L)ϵζ ∗ }
差分隐私
对应的相邻数据库
D 、D 、D 、D loc∗ i
L∗ ij
loc, i
为了评估轨迹社区检测的效果，将LTOD方法与算法(BU)和SP-tree进行了比 较
BU算法，根据用户上传的流媒体轨迹发现用户的旅伴 SP-tree用于发现用户基于移动的社区，同一社区中的用户具有相似的移动行为
精度
评价指标
召回率
F1-score 首先根据不同百分比的训练数据比较这些算法的性能
社交网络分析与挖掘算法研究
社交网络分析与挖掘算法研究第一章：绪论社交网络已经成为了我们日常生活中不可缺少的一部分，人们通过社交网络平台交流信息、分享经历、建立联系等。
随着社交网络平台的崛起，越来越多的社交网络数据被收集和储存，这为社交网络分析和挖掘提供了更多的数据来源。
社交网络分析和挖掘作为一种新兴的学科领域，也因此受到了越来越多的关注。
本文主要介绍社交网络分析和挖掘算法的研究，以及其在实际中的应用。
第二章：社交网络基础知识2.1 社交网络的定义社交网络是一种描述人与人之间相互关系的一种网络结构。
社交网络的节点代表了每个个体，节点之间的联系代表着不同节点之间的交流和关系。
社交网络结构是由多个个体之间的关系构成的，通过社交网络分析可以了解个体之间的关联程度，找到特定节点的连接方式，以及社交网络结构与特定行为事件的联系等。
2.2 社交网络应用在现代社会，社交网络已经广泛应用于各个领域，包括社交媒体、电子商务、金融、医疗保健、政治和军事等领域。
其中，最著名的社交网络网站包括 Facebook、Twitter、Linkedin、Instagram 等。
2.3 社交网络分析社交网络分析是指通过可视化展示和分析社交网络结构以及个体之间的关系，以理解和洞察社交网络中的关联模式和知识。
社交网络分析通常会涉及到网络图的绘制、网络指标的计算、社区检测、影响力分析等。
第三章：社交网络挖掘算法研究3.1 社交网络挖掘算法的概述社交网络挖掘算法是一种处理社交网络结构数据的算法，主要用于发现社交网络中隐藏的模式和知识。
社交网络挖掘算法包括关于聚类、分类、预测、链接预测和广告推荐等方面的算法。
3.2 社交网络聚类算法聚类算法是一种在社交网络环境中识别社区的方法，该算法将节点分组为相似的集合或社区，每个社区通常由具有相似属性或价值的节点组成。
聚类算法在社交网络研究中有着广泛的应用，例如在社区发现和社交推荐中应用。
3.3 社交网络分类算法分类算法是一种基于现有的节点特征来预测新节点的方法，它通常根据节点的特征来指定节点的类别，例如朋友或敌人。
大数据分析中的社交网络分析算法
大数据分析中的社交网络分析算法在大数据时代，社交网络分析（Social Network Analysis，SNA）算法在大数据分析中扮演着重要的角色。
社交网络分析算法通过对社交网络中的关系、连接和交互进行挖掘和分析，帮助我们理解个体之间的关系、网络结构以及信息传播等现象。
本文将介绍几种常用的社交网络分析算法，并探讨其在大数据分析中的应用。
一、节点中心性算法节点中心性算法用于衡量社交网络中的节点在整个网络中的重要性程度。
其中比较常用的算法有度中心性、接近中心性、特征向量中心性等。
1. 度中心性算法：度中心性是指节点在网络中的连接数量，即节点的度。
度中心性算法可以通过计算节点的度来衡量节点的重要性，度越高则节点越重要。
在大数据分析中，通过计算整个社交网络中每个节点的度中心性，可以找出网络中最重要的节点。
2. 接近中心性算法：接近中心性是指节点与其他节点之间的距离，距离越近则节点的接近中心性越高。
接近中心性算法可以通过计算节点与其他节点之间的距离来衡量节点的重要性，距离越小则节点越重要。
在大数据分析中，通过计算整个社交网络中每个节点的接近中心性，可以找出网络中最关键的节点。
3. 特征向量中心性算法：特征向量中心性是指节点在网络中的重要性和它在网络中相连节点的重要性之间的关系。
特征向量中心性算法可以通过计算节点和相邻节点之间的关系来衡量节点的重要性。
在大数据分析中，通过计算整个社交网络中每个节点的特征向量中心性，可以找出网络中最核心的节点。
二、连通性算法连通性算法用于研究社交网络中的群组结构和信息传播现象。
其中比较常用的算法有最大连通子图算法、最长路径算法、聚类系数算法等。
1. 最大连通子图算法：最大连通子图是指网络中具有最多节点连通的子图。
最大连通子图算法可以通过在网络中找到具有最多节点的子图来研究网络的连通性。
在大数据分析中，可以通过最大连通子图算法来发现社交网络中具有高度相互关联的节点群组。
2. 最长路径算法：最长路径是指网络中两个节点之间最长的连接路径。
融合定位算法在室内导航与跟踪系统中的应用
融合定位算法在室内导航与跟踪系统中的应用室内导航与跟踪系统是指在室内环境中利用定位算法来辅助用户实现室内定位、导航和跟踪的技术体系。
随着人们对于室内定位的需求不断增加，融合定位算法逐渐成为实现室内导航与跟踪系统的一种有效方法。
本文将介绍融合定位算法在室内导航与跟踪系统中的应用。
首先，我们需要了解融合定位算法的基本原理。
室内导航与跟踪系统通常采用多种定位技术，如Wi-Fi信号、惯性传感器、地磁场等。
每种定位技术都有其自身的优势和局限性，通过融合这些定位技术，可以提高定位的准确性和稳定性。
融合定位算法一般包括数据预处理、特征提取、定位模型构建和位置估计四个步骤。
其中，数据预处理将原始数据进行滤波和校准，特征提取将数据转化为可用的特征表示，定位模型构建根据特征和位置之间的关系建立定位模型，位置估计通过定位模型计算出用户的位置。
融合定位算法在室内导航系统中的应用主要有三个方面。
首先是室内定位。
室内环境复杂，传统的GPS定位在室内准确度较低。
而融合定位算法可以将不同的定位技术应用于室内环境，并通过数据融合来提高定位的准确性。
例如，通过融合Wi-Fi信号和惯性传感器的数据，可以实现室内位置的准确定位。
其次是室内导航。
室内环境通常是复杂的迷宫状结构，用户需要在其中进行导航。
融合定位算法可以将用户的位置信息与室内地图数据进行融合，实现室内导航功能。
通过导航系统，用户可以轻松找到目标位置，提高室内的定向能力。
第三是室内跟踪。
在一些场景中，需要对室内人员或物体进行实时跟踪。
融合定位算法可以通过融合多种传感器数据，实现室内人员或物体的准确跟踪。
例如，在商场中，可以通过融合Wi-Fi信号和图像处理技术来实现对顾客的跟踪，从而提供个性化的推荐服务。
融合定位算法在室内导航与跟踪系统中的应用面临一些挑战。
首先是环境复杂性带来的挑战。
室内环境通常存在多种干扰因素，例如墙体、家具、人员等，这些因素会对定位算法造成干扰，降低定位的准确性。
轨迹聚类算法python
轨迹聚类算法python以下是一种基本的轨迹聚类算法的Python实现：pythonimport numpy as npfrom math import radians, sin, cos, sqrt, atan2from sklearn.cluster import DBSCAN# 计算两个经纬度之间的距离def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):R = 6373.0 # 地球半径，单位为kmlat1_rad = radians(lat1)lon1_rad = radians(lon1)lat2_rad = radians(lat2)lon2_rad = radians(lon2)dlon = lon2_rad - lon1_raddlat = lat2_rad - lat1_rada = sin(dlat / 2)2 + cos(lat1_rad) * cos(lat2_rad) * sin(dlon / 2)2c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))dist = R * creturn dist# 加载轨迹数据，格式为[(纬度1, 经度1), (纬度2, 经度2), ...] def load_data(file_path):data = []with open(file_path, 'r') as f:for line in f:parts = line.strip().split(',')lat = float(parts[0])lon = float(parts[1])data.append((lat, lon))return data# 对轨迹进行聚类def cluster_trajectories(data, eps=0.5, min_samples=5): X = np.array(data)# 使用DBSCAN算法进行聚类db = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples).fit(X) labels = bels_# 整理聚类结果clusters = {}for i, label in enumerate(labels):if label not in clusters:clusters[label] = []clusters[label].append(data[i])return clustersif __name__ == '__main__':data = load_data('trajectories.txt')clusters = cluster_trajectories(data, eps=1, min_samples=10)for label, cluster in clusters.items():print(f'Cluster {label}: {cluster}')这段代码首先定义了一个`haversine()`函数，用于计算两个经纬度之间的距离。
collnet算法
CollNet算法简介CollNet算法是一种用于社会网络分析的算法，旨在识别社交网络中的社区结构和关键节点。
该算法结合了社区发现和节点重要性评估的方法，能够帮助研究人员深入理解社交网络的组织结构和关键节点的作用。
社交网络是由一组节点和边组成的图形结构，节点代表个体，边代表节点之间的关系。
在社交网络中，节点可以是人、组织、网页等，边可以是朋友关系、合作关系、引用关系等。
社交网络的分析对于理解信息传播、社会影响力、组织结构等方面具有重要意义。
CollNet算法的核心思想是将社交网络划分为不同的社区，并识别出关键节点。
社区是指网络中紧密相连的节点群体，而关键节点是对网络结构和信息传播具有重要影响力的节点。
通过识别社区和关键节点，我们可以更好地理解社交网络的组织结构和信息传播的机制。
算法流程CollNet算法主要包括以下几个步骤：1.构建网络：根据社交网络的数据，构建节点和边的图形结构。
可以使用现有的网络分析工具或编程语言来实现。
2.社区发现：使用社区发现算法将网络划分为多个社区。
常用的社区发现算法包括Louvain算法、GN算法、Label Propagation算法等。
这些算法通常基于节点之间的连接模式来划分社区。
3.社区评估：对于每个社区，可以使用一些指标来评估其质量。
常用的社区评估指标包括模块度、归一化互信息等。
这些指标可以帮助我们判断社区的紧密程度和内部结构的一致性。
4.关键节点识别：通过计算节点的重要性指标，可以识别出关键节点。
常用的节点重要性指标包括度中心性、介数中心性、特征向量中心性等。
这些指标可以帮助我们找到对网络结构和信息传播具有重要影响力的节点。
5.结果分析：根据社区和关键节点的识别结果，可以进行进一步的分析。
可以对社区进行比较、关键节点进行排序等，以深入理解社交网络的组织结构和关键节点的作用。
应用场景CollNet算法在社会网络分析中具有广泛的应用场景，包括但不限于以下几个方面：1.社交媒体分析：社交媒体平台如Twitter、Facebook等是人们交流和分享信息的重要场所。
复杂通信网络的地理位置聚集性社团发现和可视化
复杂通信网络的地理位置聚集性社团发现和可视化代翔【摘要】The geolocation is believed to have certain positive correlation with network structure in the communication networks,shopping network and other complex networks.The geolocation information is introduced into the task of complex network group detecting and visualization to improve the traditional label propagation algorithm and force-directed graph drawing algorithm.By performing the geolocation based clustering in advance,and then adding the geolocation based restriction in the iterative process,meaningless oscillations can be greatly minimized.The experiment proves that this scheme can speed up the discovery of community and the convergence speed of the algorithm can also be added to the influence of geographical location on the distribution of the community,and the performance of the fast community discovery algorithm can be improved both in convergence time and community discovery(Q value).%针对以通信网络为代表的一类复杂网络地理位置信息的聚集性与网络结构一定程度上的正相关性,探讨了将地理位置信息带入特定的复杂网络的社团发现和可视化任务中,改进传统的标号传播和力导引算法,提前进行网络的地理位置聚类分析,并对标号传播的和力导引的迭代过程引入基于地理位置的限制性条件,避免无意义的振荡.实验证明,提出的方法既可以加快社团发现和可视化算法的收敛速度,也可以通过地理位置对社团分布的影响提高快速社团发现算法的性能.针对存在地理位置聚集性的复杂网络数据,该方法无论在收敛时间还是社团发现结果(Q值)上都有较大提升.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2017(057)006【总页数】7页(P615-621)【关键词】复杂通信网络;社团发现;地理位置;标号传播;力导引【作者】代翔【作者单位】中国西南电子技术研究所,成都610036【正文语种】中文【中图分类】TN921现实世界中存在着大量的网络结构，例如人际关系网络、工作协作网络、传染病传播网络以及新近产生的通信网络和社交网络等。
社交网络中的社区发现算法优化
社交网络中的社区发现算法优化社交网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，越来越多的人通过社交网络来交流、分享和获取信息。
社交网络中的用户形成了各种社区，这些社区由共同兴趣、活动或其他因素联系在一起。
社区发现算法可以帮助我们找到这些社区，帮助用户更好地拓展社交网络。
然而，现有的社区发现算法还存在一些问题，需要进行优化。
一、社交网络中的社区发现算法社交网络中的社区发现算法在许多领域都有应用，例如科学研究、社交媒体、电子商务等等。
目前常见的社区发现算法包括：1. 基于模块度的算法模块度是一个网络中社区结构的一种量化指标，代表了社区内部联系的紧密程度和社区之间联系的松散程度。
基于模块度的算法通过最大化网络的模块度来划分社区。
2. 基于谱聚类的算法谱聚类是一种经典的聚类方法，可以将数据集划分为若干个子集。
在社交网络中，谱聚类算法被用来将社区内的节点聚类。
3. 基于复杂网络的算法复杂网络是指由许多相互连接的节点组成的网络。
基于复杂网络的社区发现算法主要是将网络转化为图形模型，然后通过计算图形中的某些统计量来划分社区。
二、社区发现算法的问题然而，现有的社区发现算法还存在一些问题。
这些问题包括：1. 社区大小问题现有的社区发现算法往往难以精确地确定社区的大小。
例如，在基于模块度的算法中，社区的大小取决于模块度的阈值，但是选取合适的阈值并非易事。
2. 社区重叠问题在实际社交网络中，许多社区存在重叠，即部分节点同时属于多个社区。
目前的社区发现算法很难处理这种重叠社区。
3. 网络动态性问题现实生活中的社交网络极其动态，网络中的节点和社区都在不断变化。
然而，现有算法很难应对这种动态性，很多算法只适用于静态网络。
三、社区发现算法的优化为了解决目前存在的问题，需要对社区发现算法进行优化。
以下是几种可行的优化方案：1. 基于密度的社区发现算法基于密度的社区发现算法旨在解决社区大小的问题。
该算法根据节点在社区内部的密度来判断节点是否属于该社区。
rtk融合算法
rtk融合算法RTK融合算法RTK（Real-Time Kinematic，实时动态定位）融合算法是一种用于实时动态定位的技术。
它结合了全球导航卫星系统（GNSS）接收机和惯性测量单元（IMU）的数据，以提供高精度、实时的位置和姿态信息。
在各种应用领域中，RTK融合算法已被广泛使用，包括航空、航海、农业、测绘等。
RTK融合算法的核心思想是通过将GNSS接收机和IMU的数据进行融合，来消除GNSS信号受到的各种误差，从而提高定位的精度和稳定性。
GNSS接收机通过接收多颗卫星发射的信号，利用三角定位原理计算出接收机的位置。
然而，由于卫星信号在传播过程中受到大气、地形、建筑物等因素的影响，导致定位误差较大。
而IMU则通过测量物体的加速度和角速度，来估计物体的运动状态。
然而，IMU的测量结果会存在漂移和噪声等问题，导致定位结果不准确。
因此，将GNSS和IMU的数据进行融合，可以互补彼此的优势，提高定位的精度和稳定性。
RTK融合算法的关键步骤包括数据预处理、特征提取、数据融合和结果输出。
首先，对GNSS和IMU的原始数据进行预处理，包括数据对齐、去除噪声、滤波等。
然后，通过特征提取算法提取出GNSS和IMU数据中的关键特征，如卫星的位置、速度、加速度等。
接下来，使用数据融合算法将GNSS和IMU的数据进行融合，得到更精确和稳定的位置和姿态估计结果。
最后，将融合后的结果输出给用户或其他系统进行进一步的应用和处理。
RTK融合算法的优势在于能够提供高精度、实时的定位和姿态信息。
相比于单独使用GNSS或IMU进行定位，融合算法可以克服各自的缺点，提高定位的精度和稳定性。
此外，RTK融合算法还可以根据具体应用场景的需求，进行参数配置和算法优化，进一步提高定位的性能。
在航空领域，RTK融合算法可以应用于飞行器的导航和控制。
通过实时获取飞行器的位置和姿态信息，可以实现精确的航迹控制和自主导航。
在航海领域，RTK融合算法可以应用于船舶的定位和航行安全。
聚类算法在时空数据分析中的应用研究
聚类算法在时空数据分析中的应用研究时空数据分析是指对时间和空间维度上的数据进行分析和挖掘，以揭示数据中的潜在模式和规律。
聚类算法是一种常用的数据挖掘技术，可以将相似的数据点划分到同一类别中，从而帮助我们理解和解释时空数据。
本文将探讨聚类算法在时空数据分析中的应用研究，并讨论其优势、挑战以及未来发展方向。
一、介绍时空数据分析是多个领域中重要且具有挑战性的任务，如交通流量预测、环境监测、社交媒体分析等。
相较于传统的静态数据，时空数据具有时间和位置信息，可以揭示出更多有关事件发展、趋势变化等方面的信息。
然而，由于时空维度上存在大量噪声和复杂关联性，并且通常具有高维度特征，在进行有效分析之前需要对其进行预处理。
二、聚类算法及其应用聚类算法是一种无监督学习技术，在无先验知识情况下将相似样本划分到同一簇中。
常见的聚类算法包括K-means、DBSCAN、层次聚类等。
在时空数据分析中，聚类算法可以用于以下几个方面的应用研究：1. 时空数据聚类分析时空数据可以表示为多维特征向量，其中每个维度表示某个特定的属性或指标。
通过应用聚类算法，可以将相似的时空数据点划分到同一簇中，从而发现数据中的潜在模式和规律。
例如，在交通流量预测中，通过对历史交通流量数据进行聚类分析，可以将相似的交通流量模式划分到同一簇中，并利用这些模式进行未来交通流量预测。
2. 时空异常检测在时空数据中，异常点往往表示某些特殊事件或异常情况。
通过应用聚类算法，可以将正常和异常点划分到不同簇中，并对异常点进行进一步分析和处理。
例如，在环境监测领域，通过对大气污染监测数据进行聚类分析，可以发现污染源和异常事件，并及时采取措施进行处理。
3. 时空预测通过对历史时空数据进行聚类分析，并建立预测模型来预测未来的时空数据。
例如，在社交媒体分析中，通过对用户的时空行为数据进行聚类分析，可以预测用户未来的行为和兴趣。
这对于个性化推荐和广告定向等应用非常有价值。
三、聚类算法在时空数据分析中的优势相较于其他数据挖掘技术，聚类算法在时空数据分析中具有以下优势：1. 发现潜在模式和规律聚类算法可以将相似的时空数据点划分到同一簇中，从而发现潜在模式和规律。
QAP(社会网络分析方法)
常用软件
Pajek
Pajek是一款开源的社会网络分析 软件，具有强大的数据处理和可 视化功能，支持大规模网络数据 的分析。
Ucinet
Ucinet是一款商业软件，提供了 丰富的社会网络分析工具和测量 指标，可以帮助研究者进行深入 的网络分析。
Gephi
Gephi是一款开源的图形可视化 软件，支持大规模网络的绘制和 可视化，同时提供了丰富的交互 功能和数据探索工具。
02 03
QAP软件的特点
QAP软件具有强大的数据处理能力，支持大规模网络数据的导入和分析， 同时提供了多种网络测量指标，方便研究者对网络结构、节点属性、关 系强度等方面进行深入分析。
QAP软件的应用领域
QAP软件广泛应用于社会学、心理学、经济学、政治学等领域，帮助研 究者探究人际关系、组织结构、信息传播等方面的问题。
06 QAP案例研究
案例一：社交网络中的影响力传播分析
总结词
通过分析社交网络中节点间的连接关系，研究影响力如何传播。
详细描述
在社会网络中，个体之间的连接关系可以反映信息、观点或行为的传播路径。QAP方法可以用于分析这种传播过 程，探究哪些节点具有较高的影响力，以及影响力如何随着时间的推移而扩散。
新技术的应用与融合
大数据处理技术
随着大数据技术的发展，社会网络分析方法可以借助大数据处理技术，提高数据处理和分 析的效率，更好地揭示大规模网络中的结构和模式。
机器学习与人工智能技术
机器学习与人工智能技术可以应用于社会网络分析中，如节点分类、社区发现等任务，提 高分析的准确性和效率。
多学科融合
社会网络分析方法可以与其他学科领域的方法进行融合，如心理学、地理学、经济学等， 以更全面地揭示社会现象的本质和机制。
基于聚类算法的复杂网络结构分析研究
基于聚类算法的复杂网络结构分析研究随着互联网的快速发展，人们创建和使用网络的方式越来越多样化。
而网络作为一种复杂系统，其结构也变得越来越复杂。
为了更好地理解和研究网络结构，聚类算法成为一个十分有用的工具。
本文旨在研究基于聚类算法的复杂网络结构分析，包括聚类算法的基本概念、应用场景和研究方法等。
一、聚类算法的基本概念聚类算法是一种常见的数据分析方法，用于将相似的数据点归类。
简单来说，聚类算法通过测量数据点之间距离或相似性，将它们分成不同的组。
这种算法广泛应用于各种领域，包括机器学习、数据挖掘、图像分析等等。
在分析复杂网络时，聚类算法也是一种十分有用的工具。
现在我们来了解一下聚类算法的一些基本概念。
1.1 距离度量距离度量是指两个数据点之间的距离。
在聚类算法中，距离度量往往是一个关键的考虑因素，因为距离度量的不同可能会导致分组结果的不同。
常见的距离度量包括欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等等。
1.2 聚类方法聚类方法是指将数据点分组的具体算法。
一般来说，聚类方法可以分为基于原型的聚类和层次聚类两类。
基于原型的聚类是指将数据点分为不同的团簇，每个团簇都有一个代表元，可以是重心或中心等等；层次聚类是指将数据点组织为层次结构，每个层次都对应一个分组结果。
1.3 聚类评估聚类评估是指评估聚类结果的方法。
一般来说，聚类评估可以分为内部评估和外部评估两类。
内部评估指评估聚类结果的好坏，通常采用轮廓系数、DB指数等指标；外部评估指比较聚类结果和真实聚类结果的差异，可以采用精准度、召回率、F值等指标。
二、应用场景复杂网络结构分析是聚类算法的一个重要应用方向。
因为复杂网络结构通常具有大规模、高纬度和动态变化等特征，因此需要一些高效的算法对其进行处理。
聚类算法可以帮助我们对复杂网络结构进行分组和分类，从而更好地理解和分析网络结构。
下面我们来了解一些聚类算法在复杂网络分析中的应用场景。
2.1 社交网络社交网络是人们在网络中互相交流和分享的平台。
融合高阶信息的社交网络重要节点识别算法
2019年10月Journal on Communications October 2019 第40卷第10期通信学报V ol.40No.10融合高阶信息的社交网络重要节点识别算法闫光辉，张萌，罗浩，李世魁，刘婷（兰州交通大学电子与信息工程学院，甘肃兰州 730070）摘 要：识别重要节点是复杂网络研究的基础性问题。
现有理论框架主要以“点−边”这种低阶结构为基本单元，往往忽略了多个节点之间可能存在的交互性、传递性等重要因素。
为了更加精确地识别重要节点，对网络中以模体为基本单元的高阶结构进行了研究，首先，提出了节点高阶度的概念，进一步引入证据理论融合了节点的高阶结构和低阶结构信息，设计了一种融合节点高阶信息的半局部重要节点识别方法。
在3个真实社交网络上的实验结果表明，相较于只关注低阶结构的已有方法，所提出的算法能够更加精确地识别网络中的重要节点。
关键词：重要节点；模体；高阶网络；证据理论；社交网络中图分类号：TP181，TP391文献标识码：Adoi: 10.11959/j.issn.1000−436x.2019198Identifying vital nodes algorithm in social networksfusing higher-order informationYAN Guanghui, ZHANG Meng, LUO Hao, LI Shikui, LIU TingSchool of Electronic and Information Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China Abstract: Identifying vital nodes is a basic problem in complex network research. The existing theoretical framework, mainly considered from the lower-order structure of node-based and edge-based relations often ignores important factors such as interactivity and transitivity between multiple nodes. To identify vital nodes more accurately, the motif, the high-er-order structure of the network, was studied as the basic unit. Firstly, a notion of higher-order degree of nodes in a com-plex network was proposed. Then, the higher-order structure and lower-order structure of nodes were fused into ev-idence theory. A semi-local identifying vital nodes algorithm fusing higher-order information of nodes was designed. The results of experiments on three real social networks show that the proposed algorithm can identify vital nodes more accu-rately in the network than the existing methods which only focus on the low-order structure.Key words: vital node, motif, higher-order network, evidence theory, social network1引言信息技术的多元化发展，使人们日常交流、互动的形式趋于多样化，由此产生了海量的社交网络数据[1]。
轨迹密度聚类算法在轨迹分析中的应用研究
轨迹密度聚类算法在轨迹分析中的应用研究随着移动设备的普及和位置服务的开展，轨迹分析逐渐成为研究热点。
轨迹密度聚类算法是一种经典的轨迹分析方法，能够对轨迹数据进行聚类分析，发掘轨迹数据的潜在规律和特征，提供数据分析和决策支持。
一、轨迹密度聚类算法介绍轨迹密度聚类算法是一种基于密度的聚类算法，可以对轨迹数据进行聚类分析，发掘轨迹数据的空间分布特征和趋势规律。
该算法主要包括以下几个步骤：1.密度估计：对轨迹数据进行密度估计，确定轨迹数据的密度分布情况。
2.局部密度峰值搜索：搜索局部密度峰值点，用于确定聚类中心。
3.聚类扩展：从密度峰值点开始，根据密度大小逐渐扩展聚类范围，将密度相连的点归为同一类别。
通过轨迹密度聚类算法可以发掘轨迹数据的潜在规律，如不同时间段轨迹数据的空间分布特征、不同地区轨迹数据的差异性等。
该算法可以有效应用于城市交通流量分析、人口流动研究、环境污染分析等领域。
二、轨迹密度聚类算法在城市交通流量分析中的应用城市交通流量分析是轨迹分析的一个重要应用领域，通过分析城市不同区域的交通流量，可以优化交通管理，提高交通运输效率。
轨迹密度聚类算法可以应用于城市交通流量分析中，主要分为以下三个方面：1.交通热点区域分析：通过对不同地区的轨迹数据进行密度聚类，可以发掘城市交通热点分布规律，提供交通管理决策支持。
比如，可以分析不同时间段不同区域的交通状况，制定交通管制措施，优化交通通行方案，减少拥堵。
2.出行方式分析：通过对不同出行方式（如公交、私家车、步行）的轨迹数据进行聚类，可以发掘市民出行方式的差异性和偏好，提供公共交通运营决策支持。
比如，可以分析不同时间段乘坐公共交通工具的人数和地域分布，优化公共交通线路、车站布局等，提高公共交通服务质量和用户满意度。
3.出行目的分析：通过对不同出行目的（如上班、上学、购物、旅游等）的轨迹数据进行聚类，可以发掘市民出行目的分布情况，提供城市规划和交通规划决策支持。
常见的聚类方法及应用
常见的聚类方法及应用常见的聚类方法有层次聚类、K-means聚类、DBSCAN聚类和密度聚类。
层次聚类（Hierarchical clustering）是一种自下而上或自上而下的聚类方法。
这种方法通过划分数据集来构建聚类树，然后根据树的分支情况划分簇。
层次聚类方法有两种：凝聚性（Agglomerative）和分裂性（Divisive）。
凝聚性层次聚类是自下而上的方法，首先将每个样本看作一个簇，然后逐步合并相似的簇，直到形成一个大簇。
而分裂性层次聚类则是自上而下的方法，首先将所有样本看作一个大簇，然后逐步将大簇分割成更小的簇，直到每个样本都成为一个簇。
层次聚类方法的应用包括文本聚类、图像聚类和生物学数据分析等方面。
K-means聚类是一种基于划分的聚类方法。
这种方法将数据集划分为K个簇，每个簇包含与之最相似的数据点。
K-means聚类的过程分为两个步骤：选择初始质心和迭代优化。
选择初始质心可以用多种方法，比如随机选择或根据数据分布选择。
迭代优化通过计算数据点到簇质心的距离，并将每个点分配到最接近的质心，然后更新质心的位置，直到质心位置不再变化或达到预设迭代次数。
K-means聚类的应用包括图像分割、推荐系统和市场分析等方面。
DBSCAN聚类（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类方法。
这种方法将数据点分为核心点、边界点和噪声点。
核心点是一个密度可达的点，即在以该点为圆心，以一定半径内至少包含最小样本数的区域内有足够的样本点。
边界点是在以核心点为圆心，以一定半径内包含小于最小样本数的样本点。
噪声点是既不是核心点也不是边界点的点。
DBSCAN聚类的过程是通过寻找核心点的相邻点和扩展密度直达的样本点，从而形成一个簇。
DBSCAN聚类的应用包括异常检测、土壤学分析和客户细分等方面。
密度聚类（Density-based clustering）是一种基于样本密度的聚类方法。
含地理位置信息的社交媒体挖掘及应用
含地理位置信息的社交媒体挖掘及应用一、本文概述随着信息技术的飞速发展和社交媒体的广泛应用，地理位置信息在社交媒体平台中扮演着越来越重要的角色。
这些信息不仅记录了用户的活动轨迹，还反映了用户的兴趣、生活习惯以及社交关系等多方面的信息。
因此，对含地理位置信息的社交媒体进行挖掘，对于理解用户行为、优化商业决策、提供个性化服务等方面具有重要意义。
本文旨在探讨含地理位置信息的社交媒体挖掘方法及其在各领域的应用。
我们将首先介绍社交媒体中地理位置信息的获取方式及其特点，然后重点分析基于地理位置信息的用户行为挖掘、社交关系挖掘以及内容挖掘等关键技术。
在此基础上，我们将进一步探讨这些挖掘技术在商业、城市规划、旅游推荐等领域的实际应用案例。
通过本文的研究，我们期望能够为相关领域的学者和实践者提供有益的参考和启示，推动含地理位置信息的社交媒体挖掘技术的进一步发展和应用。
二、社交媒体中地理位置信息的获取与处理在社交媒体中，地理位置信息的获取与处理是挖掘其潜在价值的关键步骤。
这些信息不仅揭示了用户的移动模式和生活习惯，而且为各种应用提供了丰富的数据源。
社交媒体平台如微博、抖音、Instagram等通常提供了分享地理位置的功能。
用户可以通过手机或其他设备在发布内容时附带地理位置标签。
一些平台还通过用户的IP地址或移动网络基站信息来推测其大致位置。
这些位置数据通常以经纬度坐标、地址名称或附近地标的形式呈现。
获取到地理位置信息后，需要进行一系列处理才能进行有效的数据挖掘和应用。
这包括数据清洗、坐标转换、位置聚类等步骤。
坐标转换：将不同坐标系下的位置数据转换为统一的坐标系统，如WGS84坐标系。
位置聚类：利用聚类算法将相近的地理位置归为一类，以减少数据维度并提高挖掘效率。
经过处理后的地理位置信息可以用于多种数据挖掘和应用场景。
例如，通过分析用户的移动轨迹，可以揭示城市的交通状况、人流分布和商业热点；结合其他社交媒体数据，还可以挖掘用户的行为习惯、兴趣偏好和消费趋势等。
融合门户信息的智慧图书馆推荐算法
轨迹聚类算法
轨迹聚类算法是一种用于分析移动对象轨迹的数据挖掘技术。
它可以帮助我们更好地理解
移动对象的行为，从而改善移动对象的服务质量。
轨迹聚类算法的基本思想是将移动对象的轨迹分割成一系列的子轨迹，然后将这些子轨迹
按照某种规则进行聚类。
聚类的结果可以用来发现移动对象的行为模式，从而改善移动对
象的服务质量。
轨迹聚类算法的实现过程主要包括三个步骤：首先，根据移动对象的轨迹数据，将其分割
成一系列的子轨迹；其次，根据某种规则，将这些子轨迹进行聚类；最后，根据聚类结果，发现移动对象的行为模式，从而改善移动对象的服务质量。
轨迹聚类算法是一种有效的数据挖掘技术，可以帮助我们更好地理解移动对象的行为，从
而改善移动对象的服务质量。
聚类算法深度详解
聚类算法深度详解本博客主要内容来⾃机器之⼼翻译的。
这篇⽂章是讲解聚类⾥难得⼀见的好⽂章，⼤家有兴趣可以阅读原⽂，我这⾥主要在原⽂的基础上写⼀些⾃⼰的总结，补充在原⽂后的括号⾥。
本⽂主要介绍了三种聚类⽅法：K-均值聚类，层次聚类，图团体检测K均值聚类何时使⽤？当你事先知道你将找到多少个分组的时候。
（这个就⽐较尴尬了，因为很多情况下，我们并不知道要聚多少个类）⼯作⽅式该算法可以随机将每个观察（observation）分配到 k 类中的⼀类，然后计算每个类的平均。
接下来，它重新将每个观察分配到与其最接近的均值的类别，然后再重新计算其均值。
这⼀步不断重复，直到不再需要新的分配为⽌。
（机器学习⾥⾯最简单的算法之⼀了，过程很简单）有效案例假设有⼀组 9 位⾜球运动员，他们中每个⼈都在这⼀赛季进了⼀定数量的球（假设在 3-30 之间）。
然后我们要将他们分成⼏组——⽐如 3组。
第⼀步：需要我们将这些运动员随机分成 3 组并计算每⼀组的均值。
第 1 组运动员 A（5 个球）、运动员 B（20 个球）、运动员 C（11 个球）该组平均=(5 + 20 + 11) / 3 = 12第 2 组运动员 D（5 个球）、运动员 E（9 个球）、运动员 F（19 个球）该组平均=11第 3 组运动员 G（30 个球）、运动员 H（3 个球）、运动员 I（15 个球）该组平均=16第⼆步：对于每⼀位运动员，将他们重新分配到与他们的分数最接近的均值的那⼀组；⽐如，运动员 A（5 个球）被重新分配到第 2 组（均值=11）。
然后再计算新的均值。
第 1 组（原来的均值=12）运动员 C（11 个球）、运动员 E（9 个球）新的平均=(11 + 9) / 2 = 10第 2 组（原来的均值=11）运动员 A（5 个球）、运动员 D（5 个球）、运动员 H（3 个球）新的平均=4.33第 3 组（原来的均值=16）运动员 B（20 个球）、运动员 F（19 个球）、运动员 G（30 个球）、运动员 I（15 个球）新的平均=21不断重复第⼆步，直到每⼀组的均值不再变化。
图聚类算法
图聚类算法
图聚类算法是一种基于图的聚类算法，它可以用于将图中的节点划分为更小的社区，以发现图中社区结构或类似性。
图聚类算法是一种非常有用的算法，它可以被用于各种领域，如社交网络，词汇，图像处理等等。
图聚类算法可以通过节点之间的互连边定义社区结构，如将多个节点聚合为一个社区。
图聚类算法的重点在于找到图中的节点，每个节点都可以被定义为一个社区。
图聚类算法的社区可以定义如何划分，比如以节点的度、社区中的标签和其他类似特征来定义社区的划分方式。
图聚类算法可以采用两种方法，一种是基于层次的方法，另一种是基于非层次的方法。
层次方法是一种可以递归地将图分割成更小的图的方法，它采用基于模型的算法，可以在层次方法中模型结构。
非层次方法采用统计方法，比如K-means方法来衡量节点之间的相似性，并根据相似性对节点进行聚类。
图聚类算法具有优势和劣势，它的优势在于它可以在复杂的图结构中有效地发现社区。
另一方面，图聚类算法有一定的局限性，例如它无法有效利用社区结构中的基本特征。
此外，图聚类算法不能处理动态图，因为它无法有效地检测出图结构中的变化。
目前，图聚类算法已经在社交网络、图像处理和词汇等许多领域得到了广泛的应用。
例如，在社交网络中，可以利用图聚类算法来发现用户的社交关系，以及用户之间的属性，类别等，从而发现社交网
络中的社区关系。
此外，图聚类算法还可以用于图像处理，比如可以识别图像中的对象，从而为图像处理提供理论基础。
总之，图聚类算法是一种有效而又强大的算法，它可以用于社交网络、图像处理和词汇等许多领域，用于发现图中的社区或类似性，为实际应用奠定理论基础。