基于结构分析的信息网络社团趋势预测

发布时间：2017-06-22 10:10

  本文关键词：基于结构分析的信息网络社团趋势预测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：社团结构在现实世界各种信息网络中广泛存在。传统信息网络中社团演化的研究均基于单一层次的观察与分析,存在算法不稳定,无法处理社团结构剧烈变化等问题。为解决该问题,提出了基于结构分析的信息网络社团趋势预测方法。该方法基于层次聚类来发现社团层次结构,对相邻网络快照的社团进行跨层次匹配,以解决社团发现算法带来的随机性问题,且使基于结构的社团演化研究成为可能。在两个真实数据集上进行了多层次社团演化挖掘实验,实验结果表明,与最优划分方法相比,新方法在效率和稳定性方面有较大优势。
【作者单位】： 四川大学计算机学院;国家空管自动化系统技术重点实验室;武汉大学软件工程国家重点实验室;
【关键词】： 信息网络 社团演化 层次聚类
【基金】：国家自然科学基金Grant No.61103043 国家“十二五”科技支撑计划项目Grant No.2012BAG04B02 武汉大学软件工程国家重点实验室开放基金项目Grant No.SKLSE2012-09-26~~
【分类号】：TP393.02
【正文快照】： 1引言结构只相差一条边,社团结构实际并没有发生剧烈信息网络的社团演化研究是一个比较新的研究的演化。这说明使用独立聚类方法找到的“剧烈演方向[1-3]。现实世界的信息网络中通常存在较明显的化的社团”很可能只是由社团发现算法的随机性或社团结构,即社团内的联系比较紧密

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