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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。
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文献信息
篇名 基于结构分析的信息网络社团趋势预测
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
研究方向 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
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 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
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  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
信息网络
社团演化
层次聚类
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
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
出版文献量(篇)
2215
总下载数(次)
4
总被引数(次)
10748
论文1v1指导