社会网络中基于局部信息的边社区挖掘

• 作者: 潘磊 王崇骏 谢俊元 金杰
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 社区挖掘 边社区 局部社区
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2255-2263
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7637字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.11.018

摘要

近年来,随着社交网络的发展,许多重叠社区挖掘算法被提出来.传统的方法都是将节点作为研究对象,而最近的一些研究表明,以边为研究对象的边社区挖掘方法相对于点社区挖掘方法来说具有更加明显的优势.因此,我们提出了基于局部边社区的挖掘算法(LLCM),利用网络中的局部信息去挖掘边社区结构.给定一条初始的边,通过不断最大化一个适应度函数来获取该边所在的局部社区,而这条初始的边可以预先通过一些排序算法进行选择.算法经过在计算机生成网络和真实网络上测试,并且同其他边社区挖掘算法进行了比较,实验结果表明LLCM算法获取了合理的边社区的结构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王崇骏	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	56	1131	15.0	32.0
5	谢俊元	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	95	1363	20.0	32.0
9	潘磊	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	6	126	4.0	6.0
13	金杰	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	1	60	1.0	1.0