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基于邮件挖掘社会网络核心层的新方法
第31卷第3期
2010年6月
大连交通
JOURNALOFDAUAN
大学



文章编号:1673—9590(2010)03-0092-05
基于邮件挖掘社会网络核心层的新方法
田宏,马朝阳
(大连交通大学软件学院,辽宁大连116028)
摘要:社会网络分析应用于挖掘各组织及组织内部成员之间通信行为,是一种新的研究方法,在分析基
于邮件构成的网络基础上,
定阈值的结点,再运用社团结构及中心度分析找出部分网络核心成员,最后结合已删除的结点得出完整的
,该方法可以找出全部的网络核心成员,且在一定程度上解决了大型网络不容
易计算的问题.
关键词:社会网络;社团结构;结点度;核心成员;核心层
中图分类号:
0引言
互联网给人们带来了很多方便和好处,通过
浏览和搜索可以访问到很多需要的信息,但这也
意味着在电脑保护系统中打开了一些"通道".电
子邮件不仅仅成为了人们工作中的必需工具,也
,使用
的便利,成本的低廉使电子邮件成为了继语音通
信后第二大流行的通信手段….通信过程中潜伏
着巨大的安全隐患,对于某些专门的安全部门,邮
件截获效率与处理效率不成比例,在海量邮件数
据中漫无目的的搜寻目标为安全工作带来了极大

邮件,研究了如何对海量邮件数据进行分析处理,
如何有效准确的挖掘出面向安全部门的敏感社
团,并在此基础上挖掘网络核心成员.
1相关工作
作为社会网络分析的新的分支,犯罪网络
(work)的研究受到各国政府和相关机
构的特别关注,已经研究了通过分析相关事件消
息,将犯罪组织社会网络可视化的技术].文献
[3]从相关报道中挖掘出911恐怖袭击事件的19
[4]开发出了一种基
于层次贝叶斯推理构建恐怖组织网络结构的工具
NETEST,可预测犯罪网络规模,确定成员关系.
目前,国内在利用社会网络对犯罪组织的研
究工作多集中于社团结构(社会网络子集)挖掘
和核心人物查找方面,挖掘素材主要针对电子邮
件,:文献[5]在聊天室数据
时序性的基础上利用启发式规则推断出聊天室用
户的网络关系;文献[6]结合时序性和内容相似
性挖掘聊天室的社会网络关系;文献[7]在电子
邮件数据中对时间属性,内容信息和地址数据进
行逐层分析和筛选过滤之后挖掘原始邮件数据背
后隐含的社团结构;文献[8]用中介度来挖掘邮
件网络中的社团结构;文献[9]设计了一种基于
个性特征的仿真邮件分析系统MEP,提出一种利
用个性特征判别矩阵计算个性特征矢量各个维度
权重的新方法,借助符合用户个性特征的正态分
布模型模拟真实的邮件通信行为,为了挖掘犯罪
网络的核心,提出了一种基于社会网络分析挖掘
犯罪组织核心的算法.
收稿日期:—19
基金项目:辽宁省教育厅高等学校科学研究计划资助项目(2008093)
作者简介:田宏(1968一),女,副教授,博士,主要从事人工智能,数据挖掘等工作的研究
E?mail:******@.
第3期田宏,等:基于部件挖掘社会网络核心层的新方法93
2社会网络的建立及挖掘核心层分析

首先说明一些相关概念:

为与此结点具有连接关系的结点的数量.

的子集满足以下条件,便可以称该子集具有社团结
构:每个子集各自的顶点之间有许多连线,而该子集

的社会关系是识别相关结点群组的一种有效方法.
定义3图的中心势¨.用中心势刻画网络
图的整体中心性,以达到比较不同图的中心趋势
的目的.
在邮件头,邮件体的解析和提取工作已经完
成,并将按特定格式取出的邮件信息存储到数据

[8]的做法是:根据电子邮件地址数据直接构造
出一个网络图,图中顶点代表联系人,顶点之间的

阈值,选取收(发)件数量(即结点的度)大于阈值
的邮件地址,以符合条件的邮件地址为基本地址
集合,
认为是偶然事件产生的噪声数据,阈值的改变会

初始网络图,将邮件信息进行了初步,粗