9、社交网络与标签聚类：角色发现与聚类方案解析

社交网络与标签聚类：角色发现与聚类方案解析

社交网络中节点角色的发现

在社交网络分析里，明确节点在社区中的角色极为关键。借助顶点的度以及一个预估与顶点相连社区数量的社区度量指标，能够定义出 rawComm 的四种角色：
- 大使（Ambassador） ：顶点的度大，且社区度量值大。
- 桥梁（Bridge） ：顶点的度小，但社区度量值大。
- 大鱼（Big Fish） ：顶点的度大，不过社区度量值小。
- 孤独者（Loner） ：顶点的度小，并且社区度量值小。

为了给顶点分配角色，会把顶点的度和社区度量值归一化到 0 到 1 的范围，再通过确定阈值 r（0 到 1）来进行分类。

实验评估

• 合成数据实验 ：构建了一个包含 21 个顶点和 37 条边的合成图，运用归一化割方法来展示社区结构。实验结果显示，我们的方法能发现节点 6 为枢纽（Hub），而 rawComm 在未使用社区信息时无法发现节点 6，引入社区信息后可将其识别为大使。另外，我们的方法能区分出节点 1 为桥梁，节点 2、3、4 和 5 为网关（Gateway），但 rawComm 在 r = 0.25 时无法发现这些节点，r = 0.65 时才发现节点 1 为桥梁，不过会有更多顶点被判定为孤独者。
• DBLP 数据实验 ：从 DBLP 提取 2005 - 2009 年 IJCAI 的数据构建合著