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摘要:
异构性、结构性和动态性是复杂社会网络的本质特征,研究网络的社团结构有助于发现复杂网络中的信息传播规律、热点话题和权威用户.网络成员参与的主题讨论是导致社团演化的重要因素,而社团变化又带来社团主题变迁,研究主题引导下的社团结构演化,对基于社交的商品推荐、热点预测等问题有重要现实意义.针对主题驱动的社团演化问题,详细讨论了复杂网络节点关系和紧密度,以及社团发现算法,阐述了主题分析模型和主题驱动的社团演化趋势.详细分析了这些工作在复杂网络中主题和社团推演问题方面的主要贡献和存在的不足,并讨论了未来发展方向和关键问题.
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复杂网络
动态网络
社团结构
网络演化
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 复杂社会网络中主题驱动的社团演化
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 复杂网络 社团发现 社团演化 主题发现 主题演化
年,卷(期) 2016,(11) 所属期刊栏目 计算机软件与数据库研究
研究方向 页码范围 2402-2408
页数 7页 分类号 TP311
字数 9735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 孙宇清 山东大学计算机科学与技术学院数字媒体教育部工程研究中心 17 131 7.0 11.0
2 谢翌 山东大学计算机科学与技术学院数字媒体教育部工程研究中心 1 5 1.0 1.0
3 沈雷 山东大学软件学院数字媒体教育部工程研究中心 1 5 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  (35)
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研究主题发展历程
节点文献
复杂网络
社团发现
社团演化
主题发现
主题演化
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
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