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摘要:
社会网络的巨大规模和复杂结构使得探索整个网络的社区结构的代价变得高昂.因此,着眼于网络局部结构特征的社区查询有着重要的应用意义.常见的社区查询算法易将与查询无关的子结构合并到目标社区中.利用Skip-gram模型将序列化后的社会网络映射到连续的向量空间以求解节点之间的相似度,并结合节点的度这个属性特征修正了原有的社区尺度,以此作为标准进行节点聚类,从而得到查询节点所属的社区结构.经过在真实数据集上的实验,改进的社区查询算法的准确性和查询一致性较已有算法有了较大提高.
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文献信息
篇名 基于Skip-gram模型的社区查询算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 社区查询 局部社区发现 Skip-gram模型 节点相似度
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 143-148
页数 6页 分类号 TP39
字数 5270字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1611-0528
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 朱福喜 武汉大学计算机学院 46 250 9.0 13.0
3 刘世超 武汉大学计算机学院 12 108 4.0 10.0
4 廖宇 武汉大学计算机学院 2 4 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (35)
共引文献  (28)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
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2018(1)
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2019(1)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
社区查询
局部社区发现
Skip-gram模型
节点相似度
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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