發(fā)布時(shí)間：2017-08-15 12:05

  本文關(guān)鍵詞：一種面向大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法

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【摘要】：隨著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中頂點(diǎn)和邊的逐漸增加,計(jì)算效率成為了大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)發(fā)現(xiàn)面臨的一大難題.為了更加高效地探測(cè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中隱含的社區(qū)結(jié)構(gòu),提出一種基于抽樣與標(biāo)簽傳播的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法.該算法首先利用基于度的隨機(jī)游走技術(shù)對(duì)整體網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽樣得到子圖,然后采用基于概要的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法對(duì)此子圖進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn),得到核心社區(qū),最后依據(jù)已有社區(qū)結(jié)構(gòu)與未抽樣的節(jié)點(diǎn)的相似度迭代式地將社區(qū)標(biāo)簽傳播到剩余節(jié)點(diǎn).在真實(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上,與已有算法通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了比較分析,結(jié)果表明該算法能夠在保證有效性的同時(shí)提高計(jì)算效率.
【作者單位】： 山西大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;山西大學(xué)計(jì)算智能與中文信息處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 社會(huì)網(wǎng)絡(luò) 社區(qū)發(fā)現(xiàn) 抽樣 模塊度 隨機(jī)游走 標(biāo)簽傳播
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61432011;U1435212) 山西省自然科學(xué)基金(2015011048) 山西省回國(guó)留學(xué)人員科研資助項(xiàng)目(2013-101)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.02;TP301.6
【正文快照】： A community detection algorithm for large social networkLiang Jin1,2,Liang Jiye1,2*,Zhao Xingwang1,2(1.School of Computer and Information Technology,Shanxi University,Taiyuan,030006,China2.Key Laboratory of Computational Intelligence and Chinese Informat

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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