社交网络重叠社团检测初探磁

• 作者: 何琨 王岩 秦磊华 马宇哲
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类划分 社交网络 重叠社团 k-均值 随机游走
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 专栏
• 页码范围: 1787-1791,1937
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 5485字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn1672-9722.2014.10.009

摘要

大数据环境下社交网络的社团结构研究对解决很多现实问题有着重要的意义。社团通常被看作是有相对紧密的内部连接和比较稀疏的外部连接的子图，重叠是社团结构的一个重要特征。论文基于 G（n ，p）模型，提出了一种生成包含重叠社团的合成网络的方法，然后基于 k-均值和随机游走设计了一种重叠社团的检测算法，并在合成网络上初步验证了该方法的可行性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王岩		16	78	5.0	8.0
2	秦磊华		54	333	11.0	14.0
3	何琨		31	263	10.0	16.0
4	马宇哲		1	0	0.0	0.0