基于结构分析的信息网络社团趋势预测

• 作者: 唐常杰 张永辉 李川 李艳梅
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 信息网络 社团演化 层次聚类
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 403-409
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 字数: 5577字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1412041

摘要

社团结构在现实世界各种信息网络中广泛存在。传统信息网络中社团演化的研究均基于单一层次的观察与分析，存在算法不稳定，无法处理社团结构剧烈变化等问题。为解决该问题，提出了基于结构分析的信息网络社团趋势预测方法。该方法基于层次聚类来发现社团层次结构，对相邻网络快照的社团进行跨层次匹配，以解决社团发现算法带来的随机性问题，且使基于结构的社团演化研究成为可能。在两个真实数据集上进行了多层次社团演化挖掘实验，实验结果表明，与最优划分方法相比，新方法在效率和稳定性方面有较大优势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐常杰	四川大学计算机学院	164	2750	30.0	45.0
3	李川	四川大学计算机学院	77	586	13.0	23.0
9	张永辉	四川大学计算机学院	8	35	3.0	5.0