Structural and Dimensional Search in Social Networks

社會網路是一個透過人與人關係所產生的網路型態，相較於我們所熟悉的網際網路或是電信網路，皆具有許多不同的特徵。在眾多獨特的性質當中，又以小世界現象最受人注目，因為它證明了社會網路存在著短路徑，亦即即使網路中存在著數以萬計的節點，兩節點之間依然可以在少數幾次傳遞後接觸到彼此。這個發現為各類網路研究提供了一個新的思維並使我們不得不回頭檢視現存的網路中是否同樣具有相似的現象以求找出其成因來提高現有網路的運作效率以及容錯能力。社會網路搜尋透過社會網路中的關係來尋找各種不同的資訊，常見的專家系統就是一種類似的搜尋方法。然而，以往大部分的研究僅透過網路結構或使用者維度資訊之一來進行搜尋，因此，我們認為透過結合兩種不同觀點所產生的搜尋方法尚未受到完整驗證。本論文將網路結構特性以及使用者維度資訊透過不同的方式進行組合搭配，並在真實的社會網路中進行模擬實驗以研究兩種觀點在搜尋過程中是否能夠相輔相成、提高效率兼且降低成本。此外，我們也針對答案組特性與搜尋效能之間的關聯進行分析，期望找尋出不易發現但卻可能有助於提高搜尋效能的性質。