基于结构稳定性校准的在线式社区识别

发布时间：2019-06-12 06:26

【摘要】：本文探讨在线社会网络的社区识别问题,重点研究网络演变特性对社区结构产生的影响.首先基于节点的邻域倾向性提出社区稳定性的概念并给出稳定社区的快速识别算法,然后设计了一种基于事件的社区稳定性校准算法以此识别新网络的社区结构.由于算法的局部搜索策略,该方法无需在新时间片段重复执行,并且可以在无参数条件下识别加权网络中具有任意形状的社区结构.在人工合成网络和真实网络上的实验结果验证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.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61073041,61073043,61202274,61370083,61402126) 高等学校博士学科点专项科研基金(20112304110011,20122304110012)资助~~
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2497806