【摘 要】
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本文基于中国互联网信息中心（CNNIC）提供的在线点击行为大数据,使用网络科学的建模方法构建注意力流网络,研究注意力流网络的异构性,分析站点之间的差异性。异构性研究能够很好的刻画注意力流网络的结构特征,在站点重要性排序分析、网站影响力分析、网站分类、社区发现等研究中发挥重要作用,进而,通过异构性研究为注意力流网络中社区发现研究提供理论指导,实现注意力流网络的有效社区结构划分,社区结构研究对人们的生
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本文基于中国互联网信息中心（CNNIC）提供的在线点击行为大数据,使用网络科学的建模方法构建注意力流网络,研究注意力流网络的异构性,分析站点之间的差异性。异构性研究能够很好的刻画注意力流网络的结构特征,在站点重要性排序分析、网站影响力分析、网站分类、社区发现等研究中发挥重要作用,进而,通过异构性研究为注意力流网络中社区发现研究提供理论指导,实现注意力流网络的有效社区结构划分,社区结构研究对人们的生活产生很大的积极影响,已广泛应用于个性化推荐、网络舆情监控、广告精准投放等方面。本文的主要研究内容包括以下三个方面:（1）构建注意力流网络。基于中国互联网信息中心（CNNIC）提供的在线上网行为大数据,用户点击的Web站点看作节点,将用户的注意力在不同站点的转移流动看作边,建立加权有向图,使用网络科学的建模方法,构建了注意力流网络。（2）提出注意力流网络结构熵算法ANSE,用来度量注意力流网络的异构性。在传统网络结构熵的基础上,综合考虑站点的边权重、站点的总停留时长等网络特征属性,定义了结构熵模型;从站点的流强度、吸引注意力的能力等指标计算站点综合力;提出了注意力流网络异构性度量算法ANSE。实验表明,在构建的注意力流网络中,本文提出的注意力流网络结构熵的值为6.579,均小于其他传统结构熵的值,表明网络的异构性强,有效的反映注意力流网络的结构特征,准确的度量注意力流网络中站点之间的差异性;分析站点重要性排序,通过和传统经典算法对比,在站点影响力排名上体现了本文算法的优越性及其有效性。（3）提出基于标签传播的注意力流网络社区发现算法A-LPA,用来度量分析注意力流网络的社区结构。在传统标签传播算法LPA基础上,定义了网络站点重要性度量指标,通过站点重要性排序作为标签更新选择的策略,提出基于站点重要性的标签传播算法A-LPA,采用模块度进行评价分析,实验表明,通过模块度对社区划分结果进行评价分析,本文提出的算法模块度值均大于其他算法,在社区划分数量上浮动较小,说明A-LPA算法更加有效和稳定。同时针对注意力流网络本身的特征属性,通过站点停留时长、度值等分析注意力流网络的社区结构。
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