基于多维混合图和核心节点的社团发现算法

• 作者: 孔祥顺 石琳 祝周
• 来源期刊: 网络空间安全
• 学科: 工学
• 关键词: 混合图 核心节点 链接度 社团发现
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 专题:新技术与应用安全
• 页码范围: 10-16
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6252字
• 语种: 中文

摘要

社区发现和好友推荐算法一直是复杂网络的研究热点之一,在公安业务工作、网络舆情控制、电子商务等领域具有重要的意义.为解决公安工作中防范恐怖主义事件、打击易复发类犯罪、稳控重点群体等突出难题,论文提出了一种基于核心种子节点扩展的启发式社团发现算法.该算法通过有效融合多维信息形成混合图,以种子节点作为初始社区,综合考虑人物节点间不同交互行为和关联行为的权重,依托实战重点将协同过滤、Tanimoto系数、六度空间理论等算法相结合,最后把社区邻接节点中的活跃节点降序排列作为重点社团目标,得到了一种有核心节点的基于"人、事、地、网、组织"五维混合图的社团发现数据模型,为警务大数据及其他应用提供支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石琳		4	0	0.0	0.0
2	祝周		1	0	0.0	0.0
3	孔祥顺		1	0	0.0	0.0