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时间:2020-03-21
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1、第43卷第5期电子科技大学学报Vb1.43No.52014年9月JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaSep.2014动态社会网络的社团结构检测与分析刘瑶,王瑞锦,刘峤,秦志光(电子科技大学计算机科学与工程学院成都610054)【摘要】真实社会网络如邮件、科学合作、对等网络等均可以用图进行建模.近年来,基于图的社团挖掘吸引了人们越来越多的研究兴趣,它不仅可以帮助识别网络的整体结构,还可以发现社团演变的隐藏规律.尽管使用静态图进行社团挖掘已经被广泛采用,但
2、基于动态图的研究还比较少.通过使用时间序列,对动态图上的社团挖掘包括社团检测与分析进行研究,提出了一个新的动态社团结构检测模型,并采用真实网络数据集进行了实验。实验结果显示该模型在社团结构发现的有效性和效率性方面均有着良好的表现。关键词社团检测;动态图:动态社会网络;模块度;时间序列中图分类号TP301文献标志码Adoi:lO.3969~.issn.1001.0548.2014.05.016CommunityDetectingandAnalyzinginDynamicSocialNetworksLIUYao,WANGRui~in,
3、LIUQiao,andQINZhi-guang(SchoolofComputerScienceandEngineering,UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaChengdu610054)AbstractRealnetworkssuchase-mail,CO-authorandpeer-to-peernetworksCallbemodeledasgraphs.Communityminingongraphshasattractedmoreandmoreattentions
4、inrecentyears.Itnotonlycanhelptoidentifytheoverallstructuresofnetworks.butalsoCanhelptodiscoverthelatentrulesofcommunityevolution.Communityminingondynamicgraphshasnotbeenstudiedthoroughly,althoughthatonstaticgraphshasbeenexploitedextensively.Basedontime-sequence,theco
5、mmunityminingincludingcomunitydetectionandanalysisondynamicgraphsisresearchedinthispaper.Andatwo-stepmodelispresentedtodiscoverthedynamiccomunitystructure.Theefectivenessande伍ciencyofthemodelarevalidatedbyexperimentsonrealnetworks.ResuItsshowthatthemodelhasagoodtrade-
6、ofbetweentheeffectivenessandef=ficiencyindiscoveringcomunities.Keywordscomunitydetecting;dynamicgraphs;dynamicsocialnetworks;modularity;timesequence在现实生活中已经越来越离不开各种社会网要的现实意义:能够更好地理解网络的结构,能够络,包括社交网站(socialnetworksite,SNS)、即时更清晰地认识网络中不同社团之间的关系;每个社聊天网络、P2P、电子邮件、博客、微博等。社会
7、网团的功能可以由该社团内部的个体的功能来推断;络分析也吸引了多个领域研究人员的关注,如现代一个社团的成员功能可以由其他成员的功能来推断。社会学、人类学、社会语言学、地理、社会心理学、1动态社团检测算法的相关研究计算机学、信息学、组织研究、经济学及生物学等。动态网络中,社团数目可能增加也可能减少,社会网络有很多基本特性:小世界现象、幂律节点的社团归属也可能发生改变。对动态复杂网络分布、社团结构、重尾分布等。社团结构是社会网进行社团检测,需要考虑网络在不同时刻的演化关络的一个重要特性是指在网络中存在成组的节点,组内的节点相互连接紧密,
8、而组与组之间的节点连系,保证相邻两个时刻的社团划分具有连贯性。接稀疏,每个组就是一个社团。网络的功能是网络针对某一时刻的静态网络,研究人员已经设计的各个社团之间综合作用的结果,知道网络的总体出数量众多的高效社团结构检测算法。而动态网络功能并不一定能
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