网络社区动态角色挖掘算法研究

• 作者: 孟繁成 崔亚杰 王涵杨 马瑞新
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 优先情节 增长定律 网络时间轴 角色划分
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1279-1281
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.04.021

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马瑞新	大连理工大学软件学院	20	87	5.0	9.0
2	孟繁成	大连理工大学软件学院	5	1	1.0	1.0
3	王涵杨	大连理工大学软件学院	3	1	1.0	1.0
4	崔亚杰	大连理工大学软件学院	2	1	1.0	1.0