【摘要】：本文探討在線社會網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)識別問題,重點(diǎn)研究網(wǎng)絡(luò)演變特性對社區(qū)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的影響.首先基于節(jié)點(diǎn)的鄰域傾向性提出社區(qū)穩(wěn)定性的概念并給出穩(wěn)定社區(qū)的快速識別算法,然后設(shè)計(jì)了一種基于事件的社區(qū)穩(wěn)定性校準(zhǔn)算法以此識別新網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu).由于算法的局部搜索策略,該方法無需在新時間片段重復(fù)執(zhí)行,并且可以在無參數(shù)條件下識別加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中具有任意形狀的社區(qū)結(jié)構(gòu).在人工合成網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的可行性和有效性.
[Abstract]:This paper discusses the problem of community identification of online social networks, focusing on the impact of network evolution on community structure. Firstly, the concept of community stability is proposed based on the neighborhood tendency of nodes, and a fast recognition algorithm for stable community is given, and then an event-based community stability calibration algorithm is designed to identify the community structure of the new network. Because of the local search strategy of the algorithm, this method does not need to be repeated in the new time segment, and can identify the community structure with arbitrary shape in the weighted network without parameters. The experimental results on synthetic networks and real networks verify the feasibility and effectiveness of the algorithm.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61073041,61073043,61202274,61370083,61402126) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20112304110011,20122304110012)資助~~
【分類號】：TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2497806