Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2012-04-15

Journal: 计算机应用研究

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU

Volume: 29

Issue: 4

Page Number: 1279-1281

ISSN: 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.