题目：在线社会网络结构演化与信息传播规律研究

实际生活中的网络具有什么样的结构和属性?这些网络在结构上随时间会发生怎样的变化?信息和行为是怎样在网络中传播的?针对目前大量的 Web 社交应用,对于这些问题的解答将有助于了解和认识在线社会网络的静态和动态特征,在实际场景下具有较高的实用价值。本文同时从结构演化和传播属性两个方面对在线社会网络宏观和局部的结构特征、结构演化和信息传播过程进行了研究和分析,提出了在线社会网络在演化过程中和信息传播过程中表现出来的一些典型属性,并提出了对应的网络生成模型和信息传播模型。通过在各类网络数据集上的实验验证,模型能够生成符合实验观察的网络和层递子图。 本文的主要工作包括:1) 本文基于国内最大的实名制在线社交网站人人网和流行的用户兴趣社区豆瓣网用户关系数据,分析研究了在线社会网络的静态结构特征和结构参数随时间的演化特性。本文利用社会网络分析中常用的参数和指标量对宏观网络的静态结构进行评估,并考察了结构参数在网络演化过程中的变化情况;2) 分析研究了网络中连通分量的演化特性。本文研究了网络中连通分量,尤其是除巨分量以外其它连通分量在结构上随时间演化的规律。基于连通分量在网络中生存的寿命长短、连通分量在合并时的最终大小,以及连通分量的合并规模三个关键指标,对连通分量的演化特征进行了描述和抽象,提出了一种新的网络生成模型,并在包括在线社会网络、文献引用网络、二分网络等不同类别的数据集上对模型进行了仿真实验。实验证实,本文提出的网络生成模型能够生成具有常见结构特征的网络,并能够较好地符合实验观察到的结果;3) 本文基于豆瓣网用户关系网络和用户对同城活动的决策传播数据,分析研究了信息在网络中传播所形成的信息层递子图的拓扑结构特征,以及不同类型层递结构出现的频次。本文提出了一种新的网络传播模型,通过模型比较了结点相似度、结点流行度等机制对信息扩散的作用,并在包括在线社会网络、邮件通信网络等多种类别的数据集上对模型进行了验证。实验结果显示,本文提出的传播模型能够生成符合实验观测结果的信息层递结构。