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刊名：计算机应用研究
发表时间：2018-10-01
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.
刊名：计算机应用研究
发表时间：2020-01-01
摘要:
针对大规模图数据顶点聚类进行研究,提出了一种基于Spark的并行社区发现算法,其在基于极值优化的串行社区发现算法的基础上设计而成.此外还针对该串行算法在簇调整时因选择顶点数量过少而影响算法运行效率的问题,提出了一种多个顶点选择方法.该方法会计算一个阈值并发现所有适应度值小于该阈值的顶点,作为被选择的顶点;由于阈值是基于所有顶点的适应度值计算出来的,为了避免非常大的适应度值对阈值造成的影响该方法会限制被选择顶点的数量,若被选择的顶点过多,算法只保留其中的一部分.同时,还提出了一种顶点过滤方法,其可以有效减少图数据的数据量.实验表明,提出算法的运行时间明显短于比较的其他基于Spark的并行化社区发现算法,可以发现其运行速度相对较快.
刊名：计算机应用研究
发表时间：2019-04-01
摘要:
在动态网络中发现社区结构是一个非常复杂而有意义的过程,可以更好地观察和分析网络的演化情况.针对动态加权网络中的社区发现问题,提出了一种结合历史网络社区结构的算法,叫做动态加权网络中的演化社区发现算法(ECDA).该算法分为两步:a)结合历史社区和网络结构信息,计算当前时间跳的输入矩阵;b)通过该输入矩阵计算得到结合历史时间跳信息的社区划分结果.该算法有以下优点:a)可以自动发现动态加权网络中每个时间跳的社区结构;b)对网络结构的变化和社区结构的变化具有较高的敏锐性.在人工数据集和真实数据集中进行了实验,实验结果证明该算法可以有效地发现动态加权网络中的社区结构,与其他算法相比具有较好的竞争力.
刊名：计算机应用研究
发表时间：2015-09-01
摘要:
针对如何有效解决社区发现算法中的社区重叠问题，以及如何改善社区扩张模式，提出了一种基于改进PageRank算法和spin-glass模型的多角度识别可控的社区发现算法（PRSGMFCA）。首先通过优化的PageRank算法对每一个节点排序，确定其中的核心节点；再通过基于Potts spin-glass模型的多角度识别模块度优化局部社区的扩张模式，解决传统模块度在分辨率极限方面的束缚和影响；同时在发现过程中，引入改进的贪心迭代算法发现局部社区；最后实现准确地发现重叠结构与节点。经过在计算机模拟网络与真实网络环境下应用比较分析，PRSGMF-CA与传统的技术方案相比具有较好的稳定性与正确率，并且其算法复杂度也在可以接受的范围内。
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