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摘要:
大型社交网络已经成为互联网最主要的组成部分,是人们获取信息、分享交流的主要渠道.而其中的社区结构指的是社交网络中一些人呈现出的紧紧聚集的群落关系,同一社区内的用户往往拥有相同的兴趣话题.以往对社区结构的研究大多集中于使用无监督的社区发现算法在大型社交网络中给出用户的社区划分方法.而针对社交网络中社区对应的拓扑结构,重点在时间维度上考察以社区结构为基础的邻接图的固有特征对其社区成长的影响,利用有监督的机器学习方法,给出各个特征的重要性排名以及预测社区成员增长率的预测模型.研究数据集主要基于豆瓣小组功能.
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独立判别
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公共品博弈
拓扑势
偏好选择
共演化
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 大型社交网络社区结构演化
来源期刊 微型电脑应用 学科 工学
关键词 社交网络 社区结构 社区演化
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 基金项目
研究方向 页码范围 39-42
页数 4页 分类号 TP311
字数 5062字 语种 中文
DOI
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 范磊 上海交通大学信息安全工程学院 48 242 7.0 13.0
2 宝鹏庆 上海交通大学信息安全工程学院 1 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (13)
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研究主题发展历程
节点文献
社交网络
社区结构
社区演化
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
微型电脑应用
月刊
1007-757X
31-1634/TP
16开
上海市华山路1954号上海交通大学铸锻楼314室
4-506
1984
chi
出版文献量(篇)
6963
总下载数(次)
20
总被引数(次)
28091
论文1v1指导