基于R-C模型的多分区权值约简微博社区检测算法

发布时间：2017-06-30 20:13

  本文关键词：基于R-C模型的多分区权值约简微博社区检测算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：传统社区检测算法直接引入第三方算法会降低计算效率。为此,基于R-C模型,设计多分区权值约简有限区间限定算法进行微博社区检测。研究微博社区发现R-C模型,分析参数加权约简曲线性质,借鉴凸优化问题解决方案,提出一种适用于多数参数值的最优分区求解算法。通过分区断点顺序搜索将参数范围限定在一组有限区间内,其中每个参数对应唯一的最优加权约简值,并且实现分区参数的同步优化,从而解决单一分区不利于更多信息均衡的问题。从新浪微博中获取数据集进行实验,结果表明,与基于主题与链接关系或基于标签传播的微博社区检测算法相比,该算法可更准确地检测用户微博社区。
【作者单位】： 常州大学信息科学与工程学院;常州大学怀德学院;
【关键词】： 微博社区 多分区 顺序搜索 权值约简 凸优化 有限区间
【基金】：国家自然科学基金(61272367) 江苏省高校自然科学研究项目(14KJB520002)
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 中文引用格式:杨长春,王巍巍,叶施仁,等.基于R-C模型的多分区权值约简微博社区检测算法[J].计算机工程,2016,42(11):43-49,56.英文引用格式:Yang Changchun,Wang Weiwei,Ye Shiren,et al.Microblog Community Detection Algorithm withM ulti-partition Weight Reduction Base

  本文关键词：基于R-C模型的多分区权值约简微博社区检测算法，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：503336