动态社会网络中的社区挖掘算法研究

• 作者: 于卓尔 刘爽 周春光 徐秀娟 才华 王喆
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 社会网络 社区挖掘 连通性 层状结构模型
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 380-385
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4990字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2008.04.010

摘要

为解决社区挖掘问题,针对社会网络的动态特性,给出了新的社区定义,并结合连通性和频繁性概念提出一种新的算法DCSMA(Dynamic Community Structure Mining Algorithm).挖掘时刻连通的个体集合作为社区,采用层状结构模型,根据重要性权重区分社区内个体,使社区结构更加清晰.在标准测试数据集上的实验结果表明了该算法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周春光	吉林大学计算机科学与技术学院	161	2128	25.0	39.0
2	于卓尔	吉林大学计算机科学与技术学院	7	57	4.0	7.0
3	刘爽	吉林大学计算机科学与技术学院	104	320	11.0	14.0
4	王喆	吉林大学计算机科学与技术学院	48	344	11.0	17.0
5	才华	吉林大学计算机科学与技术学院	19	126	8.0	11.0
6	徐秀娟	吉林大学计算机科学与技术学院	10	56	4.0	7.0