社交网络图挖掘1--将社交网络看作图及其聚类

将社交网络看成图

社交网络的基本概念：

1. 社区（community）：是指具有非同寻常的强连通性的节点子集，其中节点可以是构成网络的人或者其他实体。
2. 局部性（locality）：是指社交网络的节点和边趋向于聚为社区的这种性质。

社交网络的基本特点：

1. 一大堆实体参与了网络的构成；
2. 网络实体间至少存在一种关系，且关系要么存在要么不存在，关系也可以表示为度数，其中度数可为离散值和实数值；
3. 对于社交网络有一个非随机性或局部性假设，其直观意义是关系倾向于聚团，即如果A与B和C都关联，那么B和C相互关联的概率会高于平均值。

社交图（social graph）：将社交网络看成图，图的节点为实体，如果节点间存在刻画该网络的关系，则节点间有一条边。如果关系存在强弱之分，则每条边上还标识出关系的强弱程度。社交图可为无向图（eg：朋友图），也可为有向图（eg：粉丝关注图）。

K部图（k-partite graph）：多类型节点构成的社交图。

社交网络图的聚类

对社交网络应用层次聚类：

1. 将两个有边连接的节点聚成一类；
2. 不在同一簇内节点间的边被随机（每条边代表的距离一样）选出，来合并这两个节点所属的簇；
3. 重复第二步。

注：采用纯聚类算法永远不可能识别出重叠社区。可以降低发生错误概率的方法：

1. 运行多次层次聚类算法，选择最具有紧致性（coherent）的聚类结果；
2. 选择一个更负责的方式来计算多余一个节点的簇之间的距离。

中介度

一条边（a,b）的中介度（betweenness）：节点对（x,y）的数目，其中（a,b）处于x和y的最短路径上。由于x和y之间可能存在多条最短路径，边（a,b）的贡献记为这些路径中通过边（a,b）的比例。高分意味着成绩差，如果边（a,b）的中介度高，