基於合作博弈的社區發現及其在雲南毒網中的套用研究

《基於合作博弈的社區發現及其在雲南毒網中的套用研究》是依託雲南大學，由周麗華擔任負責人的國家自然科學基金專項基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於合作博弈的社區發現及其在雲南毒網中的套用研究
• 負責人：周麗華
• 依託單位：雲南大學
• 項目類型：專項基金項目

項目摘要

隨著網際網路的發展和Web2.0理念的深入，虛擬社會網路蓬勃發展，為利用計算技術觀察和研究社會創造了條件。但是媒體信息、用戶行為和網路關係相互融合，使得網路中的節點和連邊關係具有多樣性和動態性，增加了研究社會網路的難度。項目基於合作博弈理論，研究具有多種類型節點和連邊關係的社會網路的社區發現與分析的理論、算法和套用，包括博弈模型的建立、聯盟結構的最佳化、社區結構分析、社區演化分析、社區可視化、社會網路分析方法在雲南毒品網路中的實際套用。研究旨在推動社會網路分析的發展，奠定為套用服務提供有效支撐的基礎。在國內外重要學術期刊和會議上發表高水平學術論文7-12篇，其中SCI或EI收錄論文5-6篇；建立雲南毒品網路分析系統；培養青年教師2名，碩士研究生10名以上。

結題摘要

隨著網際網路技術的迅速發展，各種社交套用改變了人們的生活方式。人們在虛擬的網際網路中交流合作，形成了大規模社會網路。社區結構是社會網路普遍具有的一種結構特性，許多網路都是由若干個社區構成的。同屬於一個社區的用戶更有可能具有相似的興趣或行為模式，發揮相似的作用。因此社區在一定程度上反映了用戶自發、無序行為背後的局部弱規則性和全局有序性。發現社區能夠使人們從中觀尺度來度量網路，並從中分析信息的傳播規律，挖掘信息的利用價值。社區發現是社會網路分析的重要研究內容。 項目研究了單關係靜態網路、單關係動態網路和多關係靜態網路的社區發現方法；研究了社會網路中的影響最大化、多模網路（包含多種實體類型，實體之間通過多種關係連線）中的群組模式挖掘方法；研究了毒品犯罪網路的構建及分析方法。 項目定義了多關係社會網路中社區的概念，將博弈論套用於社會網路分析，建立了社會網路用戶的合作博弈模型，提出了基於博弈論的社區發現算法；提出了多模網路中群組間關聯關係的挖掘算法和考慮了耦合關係的影響最大化算法及多標籤分類算法；提出了動態網路中穩定社區的發現方法及基於邊社區的重疊社區發現及社區演化分析方法；提出了面向關係語境的罪犯藏匿位置預測方法及毒品犯罪網路核心成員挖掘算法，構建並分析了《湄公河大案》毒品犯罪網路；開發了社區發現及分析系統。 項目在國內外重要期刊和會議上發表學術論文26篇，其中SCI收錄4篇，SCI源刊1篇；EI收錄14篇；開發了6個原型系統，獲得4項軟體著作權；培養中青年教師3名，碩士研究生21名；項目組獲得雲南省自然科學獎二等獎1項。 項目研究成果在理論上豐富和發展了社區發現與分析的理論、模型和算法，在套用上為複雜網路中的社區發現與分析提供了高效且實用的算法與技術。