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马瑞新

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网络社区动态角色挖掘算法研究
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  • Indexed by:

    期刊论文

  • First Author:

    马瑞新

  • Co-author:

    孟繁成,王涵杨,崔亚杰

  • Date of Publication:

    2012-04-15

  • Journal:

    计算机应用研究

  • Included Journals:

    PKU、ISTIC、CSCD

  • Document Type:

    J

  • Volume:

    29

  • Issue:

    4

  • Page Number:

    1279-1281

  • ISSN No.:

    1001-3695

  • Key Words:

    优先情节;增长定律;网络时间轴;角色划分

  • Abstract:

    传统的社区挖掘以社区为单位,忽略了社区内部成员的性质和地位.为了提高社区挖掘的精度,为个性化推荐提供一个优化的基础平台,基于优先情节和增长定律,提出了一种新颖的动态角色挖掘算法.首先根据节点的度数分布逆向推导社会网络的形成演化机制,构造网络时间轴;然后根据时间轴逐步向网络中添加新节点,同时进行社区挖掘和角色划分.在人工网络和真实世界网络上进行了多次测试,并与G-N算法进行了比较,取得了较好的结果.实验证明,应用动态角色挖掘算法得到的社区都是强连通社区,具有较高的准确性和实用价值.

Pre One:基于扩散理论的动态社区挖掘

Next One:基于角色划分的文献软聚类算法