摘要：社区检测对于探索挖掘复杂网络的结构特性具有重要意义,社区检测算法性能对于检测结果具有重要影响。目前用于衡量社区检测算法性能的基准测试网络较为单一,主要包括人工合成网络和真实世界网络。由于真实世界网络中通常缺乏已知社区结构信息,人工合成网络成为衡量算法性能的主要途径,但普遍存在网络微观特性不可调且与真实世界网络差异较大、对检测算法区分度不高、无法更改局部网络结构等问题。为提升人工合成网络性能,该文提出基于零模型的基准测试网络构造方法,首先设计了能够保持中尺度特性的零模型,提升网络微观特性调整灵活度,使其更逼近真实世界网络结构特性;其次设计了能够调整社区结构强弱的零模型,提升网络社区检测的评价准确性;最后设计了能够调整局部拓扑结构的零模型,有效衡量局部社区结构特性变化对于整体网络结构及检测算法性能的重要性。实验结果表明,基于零模型的构造方法能够有效提升基准测试网络的多样性和灵活性,更加逼近真实世界网络特性,因此更能满足对于社区检测算法性能的评价需求,对于提升复杂网络社区检测性能具有重要意义。

摘要：随着移动互联网的进一步发展,人们的在线沟通方式发生了重大变化,基于计算机的沟通更喜欢通过文字和表情符号来进行。国内关于表情符号的研究大多局限于文化视角的解读,缺乏实证的经验数据支持。本研究收集了关于电影《我不是药神》和"昆山反杀案"的新浪微博文本,对其中的表情符号使用进行了对比分析。通过情感分析和语义网络分析,本研究发现表情符号的使用在目前相当普遍,并且表情符号的使用承担了一定的情感表达功能。表情符号使用数量庞大,但每种表情符号的使用频次都呈现幂律分布。表情符号传达的情感和文字传达的情感会出现不一致的情况,且表情符号传达的情感比重较大,有时起到的是噪声作用。同时研究还发现,用户倾向于使用相同的表情符号表达同一情感,通过表情符号共现的形式增强情感的深层表达。对表情符号使用行为进行研究,可以进一步了解社交平台文本交流的全貌,同时也丰富了CMC、SIP等相关传播学理论。