面向大规模在线社交网络的社团抽取算法

发布时间：2017-09-29 20:37

  本文关键词：面向大规模在线社交网络的社团抽取算法

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【摘要】：针对现有的社团分析算法无法在大规模网络上应用的问题,提出一种社团抽取算法,可以高效地分析网络的社团特征.该方法无需事先获取网络的全部拓扑结构,采用网络搜索与社团判定相结合的思路,可有效地抽取结构未知的社交网络上的某个特定社团,从而使分析超大规模网络社团结构成为可能.在仿真数据集上进行实验,分析抽取准确率的影响因素,得出网络平均度越大抽取准确率越高.进一步实验结果表明,社团抽取算法的准确率与现有方法接近,并且执行效率明显高于现有方法,验证了该算法的可行性和有效性.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 社交网络 社团抽取 社团检测 社团结构 网络搜索
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N120404011,HEUCFT1208) 国家自然科学基金资助项目(60093009,61073062,71272216)
【分类号】：TP393.02
【正文快照】： 随着在线社交网络的应用范围不断扩大,其已成为目前产业界和学术界的研究热点.社交网络成员之间依据社交关联形成了复杂的网络结构.对社交网络结构和动力学的分析,例如社团发现[1]、链接预测[2]、传播建模等[3-4],具有重要的应用价值.然而,急剧增加的网络规模,给网络结构分析

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本文编号：944142