基于事件框架的社區(qū)進化預測研究
[Abstract]:It can effectively predict the law and trend of community evolution in social networks, and it has a wide application prospect in advertising precise placement, network public opinion monitoring and guidance. In recent years, community evolutionary prediction modeling based on event framework has been a hot spot in reflecting the law and trend of community evolution. The difficulty of research is to improve the prediction accuracy of the prediction model. In order to solve this problem, an improved event framework is proposed in this paper. Based on the new event framework, an effective prediction model is constructed for different events. The input indexes of prediction model include network structure, community structure and community evolution. Finally, in order to fully verify the validity of the prediction model and ensure the practical value of the prediction model, the artificial dynamic network data set, the DBLP dynamic network data set and the Facebook data set are used as the experimental data sets in the experiment, respectively. To ensure the diversity of experimental data sets. The experimental results show that the prediction model proposed in this paper has high accuracy in predicting events such as formation, disappearance, retention, merging and splitting. The results also show that the proposed feature index and the corresponding event prediction model will have a higher practical value in the actual event prediction.
【作者單位】: 河海大學物聯網工程學院;江蘇省"世界水谷"與水世界生態(tài)文明協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】:國家自然科學基金(61671202,61573128,61273170) 國家“九七三”重點基礎研究發(fā)展規(guī)劃項目基金(2016YFC0401606) 中央高;究蒲袠I(yè)務費專項資金(2015B25214)資助~~
【分類號】:O157.5
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9 趙Z,
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