基于贝叶斯后验模型的局部社团发现

• 作者: 房一泉 王伟 程华
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 社会科学
• 关键词: 社团发现 贝叶斯后验模型 局部社团 BS模块度
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 619-624
• 页数: 6页
• 分类号: C32|C37
• 字数: 4124字
• 语种: 中文

摘要

基于节点的局部社团发现在大数据社会网络分析中非常重要.针对Newman模块度在社团发现中的局限性,基于贝叶斯后验模型提出了BS模块度度量法.该方法结合节点的模块度和推荐概率进行建模,并以邻接并入为框架得到了一种新的局部社团发现算法.该方法克服了Newman模块度在稀疏网络中区分度低的问题以及社团结构差异大的分辨率问题,有效地寻找大规模网络中的局部社团.通过与Newman模块度在真实社团中的比较,验证了该度量方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟	华东理工大学信息科学与工程学院	53	487	12.0	20.0
2	程华	华东理工大学信息科学与工程学院	44	148	7.0	11.0
3	房一泉	华东理工大学信息科学与工程学院	21	55	4.0	7.0