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摘要:
在动态社会网络中,诸如垃圾邮件之类的噪声会影响网络的稳定性,导致其社团结构难以被准确发现。针对该问题,提出一种采用增量结构的社团发现算法。利用相对熵处理噪声,通过改进的增量算法发现社团结构。实验结果表明,该算法针对不同动态社会网络的发现性能均优于传统动态社团发现算法,其模块度可达到0.8左右,互信息值变化也较平稳,可有效避免噪声对算法性能的影响。
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相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于动态有噪网络的增量社团发现算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 动态社会网络 社团结构 稳定性 噪声滤除 相对熵 增量算法
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 安全技术
研究方向 页码范围 166-170
页数 5页 分类号 TP18
字数 3613字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.02.036
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 扈红超 49 194 7.0 12.0
2 伊鹏 56 177 8.0 10.0
3 董哲 4 6 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (7)
共引文献  (17)
参考文献  (5)
节点文献
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2002(2)
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2008(1)
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2014(0)
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  • 二级参考文献(0)
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  • 二级引证文献(0)
2016(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
动态社会网络
社团结构
稳定性
噪声滤除
相对熵
增量算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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