基于节点相似度的个人网络社交圈发现算法改进研究

• 作者: 刘岩 张大瀚 顾益军
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 关键词: 个人网络 社交圈发现 DSCEN算法 节点相似度
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 安全模型、算法与编程
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 字数: 6332字
• 语种: 中文

摘要

随着互联网和在线社交平台的飞速发展,社会网络开始发展壮大起来,针对社会网络的研究也变得越来越热门.特别是在大数据时代,社会网络研究的价值和意义也将越来越大.个人网络是一种特殊的社会网络,针对个人网络的社交圈发现算法研究意义重大.各种社交平台基本都允许用户将其朋友手动划分到不同的社交圈中,但是对个人网络社交圈进行自动划分的方法研究十分稀少,不断变庞大、变复杂的个人网络致使对其社交圈发现算法研究的难度也在不断提高.Julian等人于2012年首先提出了基于概率模型的个人网络社交圈发现算法(DSCEN算法),实验证明该算法可以有效发现个人网络中的社交圈,并允许社交圈存在重叠、嵌套.本文在研究DSCEN算法的基础上,加入节点相似度因素对算法进行改进,并同时考虑属性相似度和拓扑相似度保证节点相似度的准确性.通过实验验证,改进后的算法具有更好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘岩	中国人民公安大学网络安全保卫学院	57	273	9.0	14.0
2	顾益军	中国人民公安大学网络安全保卫学院	30	79	5.0	7.0
3	张大瀚	中国人民公安大学网络安全保卫学院	3	4	2.0	2.0