【摘 要】
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随着移动互联网的发展,社交网络应用得到了迅速普及,覆盖大部分人群。社交网络方便了人们的生活,然而社交网络中也出现了一些有害群体。这些有害群体利用社交网络应用进行沟通和交流,很可能会产生严重的不良后果。群体发现是社交网络研究中的重要课题之一。研究群体发现可以帮助理解社交网络中的群体的结构特征,群体形成的机制,而且可以根据群体发现结果对有害群体进行必要的引导和管控,减少这些群体行为的有害影响。针对如何
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随着移动互联网的发展,社交网络应用得到了迅速普及,覆盖大部分人群。社交网络方便了人们的生活,然而社交网络中也出现了一些有害群体。这些有害群体利用社交网络应用进行沟通和交流,很可能会产生严重的不良后果。群体发现是社交网络研究中的重要课题之一。研究群体发现可以帮助理解社交网络中的群体的结构特征,群体形成的机制,而且可以根据群体发现结果对有害群体进行必要的引导和管控,减少这些群体行为的有害影响。针对如何在社交网络中根据群体初始节点快速而准确地发现所有特定群体节点这一问题,进行了研究,为特定群体发现提供了新思路。社交网络图是一种典型的图数据结构,其节点有大量的文本内容,这些文本内容代表了节点的属性信息。为了更好地利用节点属性信息,提出基于图神经网络的特定群体发现算法,因为图神经网络能够很好地聚合图结构信息以及图节点属性信息。使用词频分析的方法利用社交网络文本对用户进行建模,对初始节点进行特定群体属性子空间挖掘,利用属性子空间上的焦点属性进行特定群体发现,使用正例和无标记样本学习（positive-unlabeled learning）的装袋算法（bagging）,构建一系列图卷积网络分类器,取这些分类器的平均结果作为群体发现结果。针对初始节点数目过少的情况,提出基于伪标签策略的特定群体发现算法。利用基于图注意力机制的图自编码器将社交网络节点嵌入到低维向量空间,对节点嵌入向量运行聚类算法,选择高可性度的节点分配伪标签,用伪标签节点作为样本训练图卷积网络分类器进行特定群体发现。在不同类型网络上进行了实验,发现两种算法在简单网络上能达到超过0.9的准确率,在复杂网络中也能达到较好的效果。
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