异质网络社区发现研究进展

• 作者: 李海龙 邓波 郭勇 阳雨
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 异质网络 社区发现 网络结构
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 2881-2887
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.10.001

摘要

异质网络将复杂系统中的信息抽象成不同类型的节点和链接关系,不同于同质网络,基于异质网络的社区发现能够挖掘出更加精确的社区结构.异质网络的社区发现通过对异质网络中的多维结构、多模信息、语义信息、链接关系等信息进行建模表示和提取分析,以发现其中相对紧密稳定的社区结构,对网络信息的获取与挖掘、信息推荐以及网络演化预测具有重要的研究价值.首先对社区发现和异质网络进行了简单阐述;随后结合实例介绍了异质网络社区发现的现有研究方法,包括基于主题模型、基于排序和聚类相结合、基于数据重构和基于降维的方法等,并针对各类方法指出了其特点和局限性;最后讨论了当前该领域在结构复杂性、建模复杂性、数据规模等方面面临的挑战.在将来,基于并行化、可扩展、动态增量的研究更能适应当前的变化环境.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓波		10	66	5.0	8.0
2	李海龙		2	19	1.0	2.0
3	郭勇		7	40	3.0	6.0
4	阳雨		2	0	0.0	0.0