基于混合隶属度随机块模型社会网络结构分析

• 作者: 师锋洋 王莉 黄博
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 随机块模型 社会网络 混合隶属度随机块模型 结构分析 社区 聚团
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机、机械与信息工程
• 页码范围: 561-565,570
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2015.05.016

摘要

由于大规模社会网络中存在着多种结构，且这些结构对于大规模社会网络的研究至关重要，但现有的结构发现方法大多只能够发现单一的结构或事先确定的结构，不能较为全面的反应大规模社会网络的特征。为解决上述社会网络中多结构发现的问题，引入了混合隶属度随机块模型MMSBM（Mixed Membership Stochastic Block Model）。它不仅能够生成不同结构的网络，同时还可以根据随机等价原则发现网络中的其他结构。通过在两个不同规模的微博数据集上进行结构发现实验，结果表明M M SBM 能够同时发现社会网络中的多种结构，与实际观测结构基本吻合，但其计算复杂度较高，在实际应用中仍难以推广。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王莉	太原理工大学计算机科学与技术学院	61	434	9.0	19.0
2	师锋洋	太原理工大学计算机科学与技术学院	2	2	1.0	1.0
3	黄博	太原理工大学计算机科学与技术学院	2	3	1.0	1.0