[发明专利]一种基于符号网络的家庭亲密度计算方法

说明书

技术领域

本发明属于于社交网络研究中基于符号的社交关系的研究领域，主要的研究对象是在符号网络中对家庭成员间的关系亲疏程度进行界定，具体涉及一种基于符号网络的家庭成员间关系的亲疏程度计算方法。

背景技术

随着社交网络的迅猛发展，社交网络中呈现形态各异的各种网络结构和网络关系。在线社交网络已逐渐成为连接各类网络信息和人类现实世界不可或缺的纽带。对社交网络的深度剖析能帮助人们更好的理解社交网络的构造机理、网络中用户的行为模式和网络结构的演化过程(文献1-3)。其中，著名的社交平衡理论(文献4)对社交网络中最基本的群体结构做了深刻的诠释，最简单的三角关系是无向网络中的三角结构。三角结构描述了社交网络中用户关系的四种结构，如图1所示。

图1中给出了用户间构造朋友和非朋友关系的四种可能性组合，对三人间友好或敌对的关系进行了研究。但是，社交网络中的用户关系并非只是友好或敌对关系这么简单。事实上，对建立朋友关系的用户之间，受到某些因素的影响和制约时，这种看似牢固的用户关系也会随之被打破(朋友与非朋友会相互转化)。而这种社交关系被破坏的现象在家庭成员关系间表现的尤为常见。本专利通过引入符号网络的思想，以典型的社交网络(新浪微博、微信和Twitter)为研究平台，通过构建基于符号网络的家庭社交网络结构，并在此基础上研究各家庭成员关系间的亲密度。由此，可从符号社交网络的视角，建立一套专门针对家庭社交网络的亲密度计算方法。当前，国内外学者针对社交网络领域的研究做了很多的相关工作。现把与本文研究密切相关的研究进行总结，主要可概括为以下几个方面：

社交网络关系的定性分析：主要涉及用户建立关联与地理分布、同质性的关系，和它们在隐式交互、社交平衡理论中存在的用户关系。

地理分布：社交网络中，用户行为与地理位置呈现关联关系，例如，基于微博平台上“互粉”关系与现实生活中人们的地理区域划分存在互推断关系(文献5-6)。社交网络打破了现实生活中人们的地理差距，用户关联的建立不会过于受到地理因素的限制。

同质性：具有相似特性(性别、身份等)的用户更倾向于建立彼此间的社交关系，即基于某种特性的社交网络(文献7)。用户间的多链路关联关系会使得链路同质性表现的愈加明显，而基于某种特性的同质性会大大加强用户间建立关联关系的概率(文献8-0)。

隐式交互：隐式交互的提取来自于用户的“提到”(“@”)和“转发”行为。当用户间存在互动(“提到”或“转发”)行为时，用户间建立关联的概率将增大(文献10-11)。

社交平衡理论：主要研究三人间的友好或敌对关系(文献4、12)。该理论认为，“朋友-朋友-朋友”的社会关系比“朋友-朋友-敌人”更常见，也更加稳定。而建立双边结构关系的用户形成平衡结构的概率比单边结构更大。

闭合社交网络的规律的研究主要包括动态性规律和传播性规律两大类。

闭合社交网络的动态规律：主要涉及用户属性和他们所对应的网络结构，以及他们相应的社会属性。

用户属性：主要包括用户的check-ins(登入所在地理位置)、用户资料、用户兴趣点等(文献13-17)。这些用户属性可以由同质性构成一定的社交网络结构，并且这种结构会随着时间的变化而展现出动态性的变化规律。同样，用户属性与地理位置相结合的研究对于构造社交网络的闭合概率具有一定的指导意义[(文献14、15)。

闭合社交网络的传播定律：社交网络中构造的闭合用户结点间会相互产生影响，继而形成三角形闭合传播效应(文献16)。

参考文献：

[文献1]L.Backstrom，D.Huttenlocher，J.Kleinberg，and X.Lan.Group formation in large social networks:membership，growth，and evolution.In KDD’06.pp.44～54，2006.

[文献2]D.M.Romero and J.M.Kleinberg.The Directed Closure Process in Hybrid Social-Information Networks，with an Analysis of Link Formation on Twitter.ICWSM.2010.