Các thuật toán trên mạng xã hội và bài toán tác chiến trên không gian mạng

2018B BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TOÁN ỨNG DỤNG VÀ TIN HỌC – NGUỄN QUANG PHƯỢNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGÀNH: TOÁN TIN NGUYỄN QUANG PHƯỢNG CB180283 HÀ NỘI – 2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC CÁC THUẬT TOÁN TRÊN MẠNG XÃ HỘI VÀ BÀI TỐN TÁC CHIẾN TRÊN KHƠNG GIAN MẠNG NGÀNH: TOÁN TIN NGUYỄN QUANG PHƯỢNG Người hướng dẫn khoa học: TS LÊ CHÍ NGỌC Hà Nội - 2020 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn: Nguyễn Quang Phượng Đề tài luận văn: Các thuật toán mạng xã hội toán tác chiến khơng gian mạng Chun ngành: Tốn Tin Mã số SV: CB180283 Tác giả, Người hướng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên họp Hội đồng ngày 23/ 05/ 2020 với nội dung sau: …………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………… … ………………………………………………………………………………………………… …… ……………………………………………………………………………………………… ……… …………………………………………………………………………………………… ………… ………………………………………………………………………………………… …………… ……………………………………………… Ngày 25 tháng 05 năm 2020 Giáo viên hướng dẫn Tác giả luận văn Ts Lê Chí Ngọc Nguyễn Quang Phượng CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG Ts Nguyễn Thị Thanh Huyền ĐỀ TÀI LUẬN VĂN Các thuật toán mạng xã hội toán tác chiến không gian mạng Giáo viên hướng dẫn (Ký ghi rõ họ tên) Ts Lê Chí Ngọc Lời cảm ơn Lời đầu tiên, gửi lời cảm ơn chân thành tới thầy cô giáo trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội nói chung thầy giáo Viện Tốn Ứng Dụng Và Tin Học nói riêng truyền đạt kiến thức, kĩ cho suốt năm học qua Đặc biệt xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy Lê Chí Ngọc người trực tiếp hướng dẫn, tận tình bảo tơi suốt q trình thực luận văn thạc sĩ Tôi xin gửi lời cảm ơn tới anh Đào Mạnh Tuấn Công ty CP Truyền thông Công nghệ ICOMM Việt Nam hỗ trợ, giúp đỡ tơi gặp khó khăn q trình xây dựng chương trình Cuối cùng, tơi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, bạn bè quan tâm động viên, đóng góp ý kiến, giúp đỡ suốt trình học tập rèn luyện nhà trường để hoàn thành luận văn thạc sĩ Do hạn chế kiến thức thời gian, đồ án chắn khơng tránh khỏi thiếu sót Tơi mong thầy đóng góp ý kiến để đồ án hồn thiện Tôi xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày 19 tháng năm 2020 Học viên Nguyễn Quang Phượng Tóm tắt nội dung luận văn Vào năm 1930, tốn phân tích mạng xã hội đời trở thành chủ đề quan trọng xã hội học Ngày nay, với phát triển mạnh mẽ mạng xã hội việc phân tích mạng xã hội giải tốn tác chiến khơng gian mạng nhu cầu thiết ứng dụng quan trọng lĩnh vực an ninh trị đời sống xã hội, khoa học máy tính, kinh tế, … Chính tơi lựa chọn đề tài “Các thuật toán mạng xã hội tốn tác chiến khơng gian mạng” cho luận văn thạc sĩ Đề tài nghiên cứu nhằm nầng cao khả phát cộng đồng đánh giá độ trung tâm mạng xã hội Facebook với liệu thực tế, phát cấu trúc cộng đồng nằm tìm hiểu mối liên hệ bên cộng đồng cộng đồng với nhau, mối liên hệ có ảnh hưởng đến cấu trúc toàn mạng xã hội Đối tượng nghiên cứu đề tài mạng xã hội Facebook thuật toán mạng xã hội Cụ thể mạng xã hội Facebook, nghiên cứu vấn đề lý thuyết liên quan tới mạng xã hội thực tiễn mạng xã hội Facebook Về thuật tốn, ngồi vấn đề lý thuyết chung thuật toán phát cộng đồng thuật tốn tính độ trung tâm, sâu nghiên cứu họ thuật toán họ Girman – Newman thuật tốn PageRank Từ đó, xây dựng mơ hình áp dụng thuật toán CONGO phát cộng đồng thuật toán PageRank đánh giá độ trung tâm liệu mạng xã hội Facebook Áp dụng thuật toán vào tốn tác chiến khơng gian mạng với liệu kiện thực tế HỌC VIÊN (Ký ghi rõ họ tên) Nguyễn Quang Phượng MỤC LỤC MỞ ĐẦU CHƯƠNG GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ 10 1.1 Mạng xã hội 10 1.1.1 Khái niệm mạng xã hội 10 1.1.2 Mạng xã hội Facebook 14 1.1.3 Một số mạng xã hội điển hình thực tế 19 1.2 Một số vấn đề tác chiến không gian mạng 21 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 27 2.1 Một số tốn tác chiến khơng gian mạng 27 2.1.1 Phát cộng đồng 27 2.1.2 Độ trung tâm 30 2.2 Một số thuật toán mạng xã hội 35 2.2.1 Họ thuật toán Girvan – Newman thuật toán cải tiến CONGO 35 2.2.2 Thuật toán PageRank 47 2.3 Một số nghiên cứu liên quan 51 CHƯƠNG THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ 54 3.1 Mô tả liệu 54 3.2 Môi trường công cụ thực nghiệm 55 3.2.1 Môi trường thực nghiệm 55 3.2.2 Công cụ phần mềm sử dụng 55 3.3 Mơ hình thử nghiệm 57 3.4 Đánh giá kết thuật toán liệu chuẩn 59 3.5 Kết 63 KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN 66 Kết luận 66 Định hướng phát triển 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO 68 CHỈ MỤC 71 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Biểu diễn mạng lưới mạng xã hội Thế Giới [8] 11 Hình 1.2: Một số tính mạng xã hội [9] 12 Hình 1.3: Website mạng xã hội thefacebook.com [12] 15 Hình 1.4: Mơ hình mạng lưới thành viên Câu lạc Karate (Zachary)[17] 19 Hình 1.5: Mạng biểu diễn loài cá heo sinh sống Doubtful Sound, New Zealand [17] 20 Hình 1.6: Mơ hình mạng lưới cộng tác nhà khoa học làm việc SFI [17] 21 Hình 2.1: Cộng đồng mạng xã hội đơn giản với cộng đồng [17] 28 Hình 2.2: Ví dụ hình ảnh cộng đồng giao không giao [25] 29 Hình 2.3: Ví dụ hệ số trung tâm theo bậc 32 Hình 2.4: Ví dụ hệ số trung tâm lân cận 33 Hình 2.5: Ví dụ hệ số trung tâm trung gian 34 Hình 2.6: Ví dụ độ trung tâm eigenvector 35 Hình 2.7: Phát cộng đồng sử dụng thuật tốn Girvan-Newman [1] 39 Hình 2.8: Ví dụ phép phân chia đỉnh đồ thị [26] 42 Hình 2.9: Tìm phép phân chia tối ưu [26] 42 Hình 2.10: Mơ tả thuật tốn CONGO xóa cạnh vùng h [2] 45 Hình 2.11: Thuật toán PageRank với hệ thống liên kết đơn giản [35] 50 Hình 3.1: Mơ hình thử nghiệm giải toán 57 Hình 3.2: Minh họa file liệu vụ Đồng Tâm chứa thông tin quan hệ (danh sách cạnh đồ thị) 58 Hình 3.3: Minh họa file liệu vụ Covid-19 chứa thông tin quan hệ (danh sác cạnh đồ thị) 58 Hình 3.4: Kết chạy thử nghiệm thuật toán Girvan-Newman liệu mơ hình câu lạc Karate 59 Hình 3.5: Kết chạy thử nghiệm thuật toán Girvan-Newman liệu mạng biểu diễn cá heo sống Doubtful Dound, New Zealand 60 Hình 3.6: Kết chạy thử nghiệm thuật toán CONGO liệu mơ hình câu lạc Karate 60 Hình 3.7: Kết chạy thử nghiệm thuật toán CONGO liệu mạng biểu diễn cá heo sống Doubtful Dound, New Zealand 61 Hình 3.8: Kết thuật toán liệu vụ tranh chấp đất đai Xã Đồng Tâm 63 Hình 3.9: Kết thuật tốn liệu vụ Covid-19 64 liên kết; với liệu vụ Covid-19 có 11990 Fbid 19585 liên kết Nó lưu vào hai file liệu: data_DongTam.json data_covid19.json Hình 3.2: Minh họa file liệu vụ Đồng Tâm chứa thông tin quan hệ (danh sách cạnh đồ thị) Hình 3.3: Minh họa file liệu vụ Covid-19 chứa thông tin quan hệ (danh sác cạnh đồ thị) Bước 2: Sau xử lý liệu, sử dụng liệu xử lý để xây dựng mơ hình mạng xã hội Xây dựng mơ hình thồng qua việc tiến hành xây dựng đồ thị, đỉnh đại diện cho tài khoản liệu cạnh 58 đại diễn cho quan hệ tài khoản mà thiết lập Bước Ở đây, đồ thị cần xây dựng đồ thị vơ hướng khơng có trọng số, nên ta coi tồn cạnh tài khoản số tài khoản số tài khoản số tài khoản số nằm dictionary file liệu quan hệ Do liệu lọc theo từ khóa viết dẫn đến đồ thị biểu diễn không liên thông, mà nội dung cần quan tâm nằm thành phần liên thơng có số lượng đỉnh lớn Dẫn đến cần loại bỏ đỉnh, cụm nhỏ lẻ xung quanh Kết cuối ta xây dựng mơ hình mạng xã hội dựa liệu mạng xã hội trực tuyến Facebook biểu diễn đồ thị liên thơng Bước 3: Áp dụng thuật tốn vào mơ hình vừa xây dựng Sau bước ta thu kết thuật toán tập cộng đồng phân cấp tập giá trị độ trung tâm đỉnh mạng 3.4 Đánh giá kết thuật toán liệu chuẩn Để đánh giá thuật toán phát cộng đồng, S.Fortunato [17] trình bày phương pháp sử dụng đồ thị chuẩn phân chia thành cộng đồng từ trước, sau áp dụng thuật toán cần đánh giá vào đồ thị chuẩn so sánh độ tương tự cộng đồng thu với cộng đồng xác định từ trước, từ xác định độ xác thuật tốn so với thực tế Hình 3.4: Kết chạy thử nghiệm thuật tốn Girvan-Newman liệu mơ hình câu lạc Karate 59 Hình 3.5: Kết chạy thử nghiệm thuật toán Girvan-Newman liệu mạng biểu diễn cá heo sống Doubtful Dound, New Zealand Hình 3.6: Kết chạy thử nghiệm thuật toán CONGO liệu mơ hình câu lạc Karate 60 Hình 3.7: Kết chạy thử nghiệm thuật toán CONGO liệu mạng biểu diễn cá heo sống Doubtful Dound, New Zealand Cụ thể hơn, S.Fortunato giới thiệu phương pháp phương pháp đếm cặp Giả sử phép phân chia phân đồ thị thành hai cộng đồng con, ký hiệu phép phân chia X Áp dụng thuật toán cần đánh giá phân chia đồ thị thành hai cộng đồng tương ứng thu phép phân chia khác ký hiệu Y S.Fortunato nêu vài độ đo đánh giá, có hai phép đánh giá quan tâm nhiều [17]: o Hệ số Rand: Rand định nghĩa năm 1971, tỉ số số cặp đỉnh thuật toán phân hai phân vùng chia cho tổng số cặp đỉnh 𝑅𝑅 (𝑥𝑥, 𝑦𝑦) = 𝑎𝑎11 + 𝑎𝑎00 𝑎𝑎11 + 𝑎𝑎10 + 𝑎𝑎01 + 𝑎𝑎00 o Hệ số Jaccard: tỉ số số cặp đỉnh phân vào cộng đồng hai phép phân chia số cặp đỉnh phân vào cộng đồng phép phân chia 𝑎𝑎11 𝐽𝐽(𝑥𝑥, 𝑦𝑦) = 𝑎𝑎11 + 𝑎𝑎10 + 𝑎𝑎01 Trong a 11 số cặp đỉnh mà thuộc cộng đồng hai phép phân chia a 00 số cặp đỉnh mà khác cộng đồng hai phép phân chia, a 10 61 số cặp đỉnh mà cộng đồng X khác cộng đồng Y, a 01 số cặp đỉnh mà cộng đồng Y khác cộng đồng X Girvan-Newman CONGO Rand Jaccard Rand Jaccard Karate 0.9393 0.8989 0.5989 0.4360 Dolphins 0.5162 0.4728 1 Bảng 3.4: Độ đo Jaccard Rand thuật toán Girvan-Newman thuật toán CONGO áp dụng cho mạng xã hội điển hình thực tế Bảng 3.4 kết độ đo Jaccard Rand hai thuật toán GirvanNewman CONGO áp dụng cho mạng xã hội thực tế điển hình miêu tả Chương Kết thuật toán Girvan-Newman mạng Karate cao Girvan-Newman tìm kết gần giống với thực tế kết CONGO thấp CONGO tìm kết khác hẳn với thực tế Dựa vào Bảng 3.4 đưa nhận xét: với mạng Karate, mạng đơn giản, rõ ràng khơng tồn chồng chéo cộng đồng, áp dụng thuật toán Girvan-Newman đưa lại hiệu tốt so với thuật toán CONGO Đặc biệt áp dụng vào mạng Dolphins thuật toán CONGO đưa phép phân chia giống với thực tế, tức độ đo Rand Jaccard Tuy nhiên có khác chút thuật tốn CONGO tìm hai đỉnh overlap thuộc cộng đồng lớn Steve Gregory [26] nêu hai độ đo để đánh giá thuật toán phát cộng đồng ông ta Hai độ đo mà Steve Gregory đề xuất vad (vertex average degree tạm dịch bậc trung bình đỉnh) overlap Hai độ đo sử dụng để đánh giá chất lượng phân cộng đồng mà có khả xảy chồng chéo lẫn Các độ đo thể công thức sau: 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 (𝑆𝑆) = ∑𝐶𝐶∈𝑆𝑆 |𝐸𝐸 (𝐶𝐶 )| ∑𝐶𝐶∈𝑆𝑆 |𝐶𝐶| 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜(𝑆𝑆) = ∑𝐶𝐶∈𝑆𝑆 |𝐶𝐶| |𝑆𝑆| Trong S đồ thị, C cộng đồng đồ thị, E(C) số cạnh C 62 Áp dụng tính tốn hai độ đo cho hai mạng chuẩn trên, ta có Bảng 3.5 Vad Overlap Karate 4.39 1.05 Dolphins 4.97 1.03 Bảng 3.5: Độ đo vad overlap áp dụng thuật toán CONGO 3.5 Kết Trong đồ thị liệu Facebook vụ tranh chấp đất đai Xã Đồng Tâm thể quan điểm tài khoản kiện “ trấn áp bạo lực” vào ngày 09 tháng 01 năm 2020, có luồng ý kiến trái chiều Các tài khoản có quan điểm ủng hộ nhóm lại với nhau, tài khoản có quan điểm phản đối nhóm lại chúng mã hóa màu dựa quan điểm nhìn nhận tài khoản Kích thước nút thể tầm ảnh hưởng, vị trí nút mạng Kích thước nút lớn thể quan trọng tầm ảnh hướng đến nút khác lớn Thoạt nhìn, khơng có vấn đề gì: có ý kiến riêng biệt, có mạng lưới chồng lấn lẫn Hình 3.8: Kết thuật tốn liệu vụ tranh chấp đất đai xã Đồng Tâm Dựa vào kết nội dung viết cho thấy phần lớn tài khoản thể phản đối việc quyền “trấn áp bạo lực” xã Đồng Tâm, tài khoản có quan hệ với gom lại thành cụm (cụm có màu xanh sẩm) Trong cụm tập trung đỉnh có kích thước lớn thể 63 độ quan trọng tầm ảnh hướng lớn mạng Qua thể rõ có tác động từ bên ngồi, nhằm tung tin gây ảnh hưởng xấu đến tình hình an ninh trị nước Cụm có màu xanh da trời thể quan điểm ủng hộ với động thái quyền trước chiếm phần nhỏ mạng Cụm màu vàng tài khoản rõ quan điểm mình, khơng ủng hộ không phản đối Với liệu vụ Covid-19, có viết thể quan điểm ý kiến cá nhân việc cô gái bị nhiễm dịch không khai báo thành thật để đến có biểu cụ thể phát Đã có nhiều viết hướng đến trực tiếp đến gái, khơng viết có nội dung lên án, phê phán khe hở tính thiếu trách nhiệm số phận để lọt trường hợp nguy hiểm cô gái Đặc biệt, với tình hình nhạy cảm lực phản động nhằm hội đăng viết tung tin đồn, nói xấu Đảng, nói xấu Chính quyền, làm xấu hình ảnh Đảng Nhà nước mắt người dân Hình 3.9: Kết thuật tốn liệu vụ Covid-19 64 Từ kết ta thấy rõ đỉnh màu vàng bao phủ gần hết đồ thị, tập trung đỉnh màu xanh, xa trung tâm màu xanh giảm dần chuyển dần sang màu vàng Dựa vào nội dung viết xác định đỉnh màu vàng có nội dung vụ việc lây lan Covid-19 mục đích chống phá, nói xấu Đảng; đỉnh màu xanh chữa nội dung xoay quanh việc ý thức gái bị nhiễm bệnh Nhưng thấy rõ xen lẫn bên đỉnh màu xanh đỉnh màu vàng có kích thước lớn, có ảnh hưởng lớn đến mạng nằm xen ké bên đỉnh có quan điểm tích cực; ngồi việc để ẩn nấp cịn có mục đích lơi kéo, tạo lòng tin cậy Sự phân cực thấy đồ thị mảnh đất màu mỡ cho hoạt động tung thông tin sai lệch lực thù địch, tiến hành gây ảnh hưởng xấu đến tình hình an ninh trị nước Thay cố gắng ép buộc thơng điệp vào dịng ngơn luận chung, lực thù địch nhắm vào lực lượng bị phân cực thực nhúng tài khoản giả mạo vào Các tài khoản khơng có thật tham gia với tài khoản thực để xây dựng uy tín Một ảnh hưởng họ thiết lập, họ đưa quan điểm khuếch đại gây chia rẽ kích động vào câu chuyện lưu hành Điều tương đương với biện pháp sử dụng kỹ thuật số với việc chuyển sang cộng đồng cô lập chặt chẽ, sử dụng ngôn ngữ riêng phục vụ cho ảnh hưởng mình, chạy theo quan chức đó, sử dụng vị trí gây ảnh hưởng đến trị quốc gia 65 KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận Mạng xã hội tốn tác chiến khơng gian mạng vấn đề nhiều nhà nghiên cứu quan tâm thời đại Các toán tác chiến không gian mạng nhiều quốc gia giới trọng ngồi việc có ảnh hưởng lớn đến vấn đề trị, an ninh quốc gia cịn có ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực đời sống kinh tế, xã hội, khoa học cơng nghệ, Bài tốn phát cộng đồng toán đánh giá độ trung tâm hai nhiều toán tác chiến khơng gian mạng tiêu biểu quan trọng Nó chủ đề nghiên cứu có tính thời sự, có ý nghĩa khoa học thực tiễn, việc khai phá khía cạnh cấu trúc cộng đồng tính chất mạng nhiều nhà nghiên cứu quan tâm nghiên cứu Chính luận văn tập trung thuật toán phân cụm giải toán phát cộng đồng thuật toán xác định độ trung tâm đỉnh Luận văn đưa tổng quan mạng xã hội, mạng xã hội Facebook, vấn đề tác chiến không gian mạng hai toán tiêu biểu: phát cộng đồng đánh giá độ trung tâm mạng xã hội , hướng tiếp cận điển hình cho hai tốn Về tốn phát cộng đồng, luận văn trọng trình bày chi tiết họ thuật tốn Girvan-Newman, bao gồm thuật toán Girvan-Newman nguyên thủy thuật toán cải tiến nhằm tối ưu hiệu tính tốn; lựa chọn sử dụng thuật toán CONGO (thuật toán cải tiến triển Steve Gregory năm 2008) làm thuật tốn để cài đặt thử nghiệm mơ hình mạng xã hội Facebook Về toán đánh giá độ trung tâm, luận văn trình bày sơ lược hệ số đánh giá cách tính tốn; lựa chọn sử dụng thuật toán PageRank (thuật toán đánh giá Google) để tính tốn đưa hệ số đánh giá độ trung tâm tài khoản mạng xã hội Facebook Trong luận văn đưa mơ thực nghiệm giải hai toán liệu thực tế vụ có liên quan ảnh hưởng trực tiếp tới 66 tình hình trị, an ninh xã hội Và từ kết thu đưa đánh giá, nhận xét khách quan vấn đề liên quan đến hai vụ Định hướng phát triển Trong thời gian tới, tơi tiếp tục mở rộng luận văn cách nghiên cứu thêm phương pháp phân tích cấu trúc mạng xã hội thuật toán phân cụm khác để tìm cấu trúc cộng đồng với liệu lớn hơn; thử nghiệm hệ số đánh giá độ trung tâm khác liệu có; tính tốn trọng số bổ sung hướng cho đồ thị cho phù hợp Trong trình thực khóa luận, việc sưu tầm liệu thực tế liên quan đến vụ có ảnh hưởng cịn gặp nhiều khó khăn kết thực nghiệm chưa thực mong đợi Vì vậy, thời gian tới cố gắng cải thiện kết thực nghiệm nghiên cứu để ứng dụng toán vào thực tế 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] M Girvan and M E J Newman, “Community structure in social and biological networks.,” 2002 [2] Steve Gregory, “A Fast Algorithm to Find Overlapping Communities in Networks.,” in Department of Computer Science University of Bristol, BS8 1UB, England, 2008 [3] L Brin, S.; Page, “The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine,” in Computer Networks and ISDN Systems., 1998, pp 30 (1–7): 107–117 [4] Robert S Weiss and Eugene Jacobson, “A method for the analysis of the structure of complex organizations.,” in American Sociological Review, 1955, p pages 661-668 [5] L C Freeman., “Centrality in social networks: Conceptual clarification,” in Social Networks, 1978, pp 1:215–239 [6] David Easley and Jon Kleinberg, “Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly.,” in Book of Cambridge University Press, 2010 [7] Jiyang Chen, “Community Mining-Discovery Communities in Social Network,” Thesis, Univ Alberta, 2010 [8] Creatives Wall, “25 Free Vector World Network,” 2019 [9] Rawpixel, “Social Network Social Media,” 2014 [10] L Freeman, “The Development of Social Network Analysis: A Study in the Sociology of Science.,” 2004 [11] G Borgatti, Stephen P.; Mehra, Ajay; Brass, Daniel J.; Labianca, “Network Analysis in the Social Sciences.,” Science (80- )., pp 323 (5916): 892–895, 2009 [12] A Shontell, “This Person Was The First Face of Facebook,” Business Insider, 2016 [13] E McGirt, “Facebook’s Mark Zuckerberg: Hacker Dropout CEO,” 68 Fast Company Mansueto Ventures, 2007 [14] Jose Antonio Vargas, “Letter from palo alto: The Face of Facebook.,” The New Yorker., 2014 [15] K Knibbs, “How Facebook’s design has changed over the last 10 years.,” The Daily Dot., 2017 [16] R Paul, “Exclusive: a behind-the-scenes look at Facebook release engineering,” Ars Technica., 2017 [17] Santo Fortunato, “Community detection in graphs,” Tech Rep., no Complex Networks and Systems Lagrange Laboratory, ISI Foundation, Torino, ITALY, 2010 [18] L A Bakshy, E., Messing, S., & Adamic, “Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook.,” Science, pp 348(6239), 11301132., 2015 [19] K Jha, Rajesh Kumar; Shah, Dev Kumar; Basnet, Sangharshila; Paudel, Keshab Raj; Sah, Phoolgen; Sah, Ajit Kumar; Adhikari, “Facebook use and its effects on the life of health science students in a private medical college of Nepal,” BMC, 2016 [20] L Etter, “What Happens When the Government Uses Facebook as a Weapon?,” Bloomberg., 2017 [21] S Frenkel, “Facebook to Remove Misinformation That Leads to Violence.,” The New York Times, 2018 [22] C Cadwalladr, “I made Steve Bannon’s psychological warfare tool’: meet the data war whistleblower.,” The Guardian, 2018 [23] J A Barnes, “Class and Committees in a Norvegian Island Parish,” in Human Relations, 1954, pp VII, 1: 39-58 [24] G Simmel, “Conflict and the web of group-affiliations.,” 1955 [25] Gergelypalla, Illustration of overlapping communities.,” 2009 [26] Steve Gregory, “An Algorithm to Find Overlapping Community Structure in Networks,” PKDD, 2007 [27] M E “Newman, Networks: An Introduction.,” 2010 69 [28] P Bonacich, “Power and Centrality: A Family of Measures,” in American Journal of Sociology, 1987, pp 92 (5): 1170–1182 [29] S P Borgatti, “Centrality and Network Flow,” in Social Networks, 2005, pp 27: 55–71 [30] R S Burt, “Structural Holes The Social Structure of Competition,” in Cambridge(Mass): Harvard University Press., 1992 [31] M E J Newman, “The mathematics of networks., ” 2006 [32] V S B Christian F A Negre, Uriel N Morzan, Heidi P Hendrickson, Rhitankar Pal, George P Lisi, J Patrick Loria, Ivan Rivalta, Junming Ho, “Eigenvector centrality for characterization of protein allosteric pathways., ” 2018 [33] Claudia Sofia da Costa Alves, “Social Network Analysis for Business Process Discovery., ” 2010 [34] B K S JIERUI XIE, STEPHEN KELLEY, “Overlapping Community Detection in Networks: The State-of-the-Art, ACM Computing Surveys., ” 2013 [35] Wikipedia, “PageRanks-Example,” 2007 70 CHỈ MỤC k-clique 42 B betweenness centrality 33 L local betweenness lý thuyết đồ thị C 44 6, 11, 30, 34 closeness centrality 32 cộng đồng 1, 3, 7, 8, 13, 19, 20, 21, 22, 23, 25, 27, 28, 29, 30, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 43,… CONGA 40, 41, 43, 44, 45 CONGO 1, 3, 4, 5, 7, 9, 35, 37, 43, 44, 45, 57, 60, 61, 62, 63, 66 mạng xã hội 1, 3, 5, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 18, 19, 20, 21, … modularity 37 D overlap degree centrality 31 E eigenvector centrality 34, 35 M O P PageRank 1, 3, 7, 9, 35, 47, 48, 49, 50, 57, 66 pair betweenness 44, 45 F S Facebook 1, 5, 6, 7, 8, 12, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 22, 23, 30, 37, … vụ covid-19 vụ Đồng Tâm G T Girvan – Newman 1, 7, 35 5, 62, 63 54 3, 54, 57, 58 tác chiến không gian mạng 1, 6, 7, 8, 21, 25, 27, 66 H Hệ số Jaccard Hệ số Rand 61 61 K Katz V vad 5, 62, 63 Y 35 Yếu tố damping 49 71 72 ... định lượng để giải thuật toán mạng xã hội Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu đề tài mạng xã hội, thuật toán mạng xã hội tốn tác chiến khơng gian mạng Cụ thể mạng xã hội Facebook, nghiên... nghiên cứu đề tài mạng xã hội Facebook thuật toán mạng xã hội Cụ thể mạng xã hội Facebook, nghiên cứu vấn đề lý thuyết liên quan tới mạng xã hội thực tiễn mạng xã hội Facebook Về thuật toán, vấn đề... tới mạng xã hội thực tiễn mạng xã hội Facebook Về thuật toán, vấn đề lý thuyết chung thuật toán mạng xã hội, sâu nghiên cứu họ thuật toán Girvan – Newman [1] để giải toán phát cộng đồng thuật toán