基于R-C模型的多分区权值约简微博社区检测算法

• 作者: 叶施仁 杨长春 沈永梅 王巍巍
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 微博社区 多分区 顺序搜索 权值约简 凸优化 有限区间
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: ?先进计算与数据处理?
• 页码范围: 43-49,56
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 字数: 6009字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.11.008

摘要

传统社区检测算法直接引入第三方算法会降低计算效率。为此，基于 R-C 模型，设计多分区权值约简有限区间限定算法进行微博社区检测。研究微博社区发现 R-C 模型，分析参数加权约简曲线性质，借鉴凸优化问题解决方案，提出一种适用于多数参数值的最优分区求解算法。通过分区断点顺序搜索将参数范围限定在一组有限区间内，其中每个参数对应唯一的最优加权约简值，并且实现分区参数的同步优化，从而解决单一分区不利于更多信息均衡的问题。从新浪微博中获取数据集进行实验，结果表明，与基于主题与链接关系或基于标签传播的微博社区检测算法相比，该算法可更准确地检测用户微博社区。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨长春	常州大学信息科学与工程学院	52	366	10.0	17.0
2	沈永梅	常州大学怀德学院	7	6	1.0	1.0
3	叶施仁	常州大学信息科学与工程学院	25	214	6.0	14.0
4	王巍巍	常州大学信息科学与工程学院	2	2	1.0	1.0