基于反问题求解的社交网络链路分析方法研究

Obtaining the information such as links, node importance and node type in social network is a foundation work of social network management. Link analysis technique based on solving inverse problem is capable of avoiding the disvantage of link mining which usually requires spending high cost to obtain the information such as social network links, and became one of the most popular problem concerned by academia and industry in the world. Aiming at the problem that existing methods for link analysis technique based on solving inverse problem can not be applied to actual social network, this study implements research by focusing on the problems of system model construction, stability improvement, multi-solution reduction, and nonlinear solving method, and tries to improve the feasible of inverse proble solution based link analysis method in solving actual social network problems by solving corresponding theoretical problems. The main innovations include: propose syetem model construction methods based on nonlinear fitting and supervised machine learning; propose inverse proble solution methods based on damping least square, constrained optimization, and multiple object optimization to improve stability; propose inverse problem solution method based on estimating iteration initial value using stochastic simulation and constrined iteration to reduce multi-solution; propose nonlinear inverse problem solving methods aiming at the features of noise model and system model.

获取社交网络中的链路、节点重要度和节点种类等信息是社交网络管理的基础工作。基于反问题求解的社交网络链路分析可以避免传统链路挖掘方法需要较大代价才能获得社交网络链路等信息的缺陷，成为了目前国内外学术界和工业界共同关注的前沿科学问题。本项研究针对目前基于反问题求解的链路分析方法难以在实际中应用的问题，围绕社交网络链路分析反问题求解中的系统模型建立、提高稳定性、降低多解性和非线性求解方法四个问题展开研究。力求通过解决相应的理论问题，提高基于反问题求解的链路分析方法获取实际社交网络有用信息的能力。主要创新包括：提出基于非线性拟合和有监督机器学习的系统模型建立方法；提出基于阻尼最小二乘、约束最优化、多目标最优化的反问题求解方法提高稳定性；提出基于随机模拟的迭代初始值估计方法和约束迭代的反问题求解方法降低多解性；针对社交网络中噪声模型和系统模型的特点，提出相应的非线性反问题求解方法。

本项目以实际互联网、微博、知乎、推特等国内外著名社交网络为研究对象，将基于反问题求解的社交网络链路预测问题转化为链路预测、组织结构挖掘、社团发现等具体问题，在社交网络链路分析求解的系统模型构建、求解的稳定性、多解性和非线性求解方法方面提出了多项创新性成果。完成的主要创新工作包含：针对社交网络链路分析系统模型构建，提出基于语义的社交网络文本预处理方法和基于复杂网络分析的组织结构挖掘方法；针对社交网络链路分析求解稳定性，以互联网拓扑为研究对象提出基于非平稳和多径路由的链路预测方法；针对降低社交网络链路分析多解性，提出基于多度量的社交网络链路分析方法和基于多源信息融合的链路映射表修正方法；针对社交网络链路分析中的非线性求解方法研究，提出基于复杂网络的链路关系分析方法和多层社团划分的社交网络节点角色分析方法，并在电信流连接网络和实际社交中应用。研究形成的方法贴合实际应用，有效的提高了用反问题求解社交网络链路分析方法解决实际问题的能力。已发表、录用论文4篇（还有多篇正在审稿中），其中SCI检索3篇、EI检索4篇；申请发明专利10项；培养博士生2名，硕士生8名。