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摘要:
随着计算机的普及和互联网的快速发展,社交网络的使用也越来越普遍.信息在社交网络上呈爆炸式传播,越来越多的热门事件、网络红人在互联网上出现,同时这些事件或者人物会通过联系聚集为不同的群体或者社区,从而产生巨大的影响力.因此,互联网、生物学、经济学等各类学科中的社区问题逐渐成了研究热点,对社区进行研究发展成为了一个新兴的方向.然而,进行社区发现后所得到的数据量仍是庞大的,因此,社区发现相关工作完成之后,对社区发现的结果进行优化和进一步处理的相关研究也逐渐兴起并且受到重视.为了达到以上目的,使社区及其相关理论能够应用到实际中,实现从理论到应用的转型,提出了代表性社区集发现算法.
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内容分析
关键词云
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相关文献总数  
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文献信息
篇名 代表性社区集发现
来源期刊 微型电脑应用 学科 工学
关键词 社区发现 代表性社区集 邻居节点覆盖程度 Jaccard距离
年,卷(期) 2017,(7) 所属期刊栏目 技术交流
研究方向 页码范围 73-75,79
页数 4页 分类号 TG409
字数 5119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 赵琼 复旦大学软件学院 3 3 1.0 1.0
2 武晓伟 复旦大学软件学院 2 1 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  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1997(2)
  • 参考文献(2)
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2004(1)
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2006(1)
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2010(1)
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2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
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  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
社区发现
代表性社区集
邻居节点覆盖程度
Jaccard距离
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