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《计算机技术与发展》 2017年06期
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动态社区的点增量发现算法

顾炎  熊超  
【摘要】:当前复杂网络中动态社区发现方式大多为孤立地考察当前时间节点,没有利用之前时间节点上社区结构的信息,因而产生了大量的冗余计算。为解决此问题,基于动态社会网络在短时间内未发生过多改变的短时平滑性假设,提出了一种增量聚类动态社区发现算法。该算法将物理学领域万有引力的思想引入到动态社区发现中,针对动态社会网络中的节点,定义了节点间的相互作用力,在t-1与t时刻社区变化差量的基础上,通过比较节点间作用力对节点的社区归属进行了分析和调整,以期在t时刻快速准确地发现动态社区。在安然邮件数据集上的实验表明,当网络中的节点数量达到104以上,提出的算法能够在两分钟左右的时间内挖掘出模块度为0.53左右的社区结构,优于其他几种算法,说明该方法能够快速准确地挖掘出较好的社区结构。
【作者单位】南京邮电大学计算机学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61272422)
【分类号】:O157.5
【正文快照】:
0引言人类是社会性动物,往往基于类似的喜好、共享的利益和共同的地缘等聚集成群体,这样的群体被称之为社区。总体上,一个社区内部个体之间的交往频繁,不同社区个体之间的交往较少。社区是基于中观尺度视角有效描述社会网络结构的重要指标,而社区发现则是社会网络分析中的基础

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