基于Spark平台的社交网络在不同文化环境中的中心度加权算法

• 作者: 温远丽 王雅丽 饶东宁 魏来
• 来源期刊: 广东工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 大数据 中心性 加权中心度
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 15-20,48
• 页数: 7页
• 分类号: TP182
• 字数: 4634字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12052/gdutxb.170023

摘要

社交网络广泛应用于科技、商业、经济和生物等领域.社交网络一般用中心性指标来对节点的重要性进行量化,常用的中心性指标有节点中心度、接近中心度、介数中心度、三角计数等等.已有的中心度算法通常只考虑单一的度量标准,本文提出加权中心度的思想,结合不同的中心度指标来进行综合考虑.该实验使用社交网络的真实BoardEX数据库,由合作单位香港大学提供,基础数据约600 G,需借助Apache Spark处理大数据的能力来进行集群并行计算.社交网络数据分成美国、英国、欧洲和其他国家4个地区,计算各地区上市公司的首席技术官和首席信息官的个人中心度,从而得到每个地区的平均加权中心度.实验结果表明,通过调整权值,可以使不同区域的加权中心度的差异尽可能小,且由权值大小可知不同中心度度量标准对加权中心度的影响不同.基于真实数据库和处理大数据的集群计算,本文的研究成果更具有现实意义和应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	饶东宁	广东工业大学计算机学院	26	89	5.0	8.0
2	王雅丽	华南师范大学经济与管理学院	10	28	3.0	4.0
3	温远丽	广东工业大学计算机学院	1	3	1.0	1.0
4	魏来	香港大学经济与金融学院	3	4	1.0	2.0