面向大规模在线社交网络的社团抽取算法

摘要：

针对现有的社团分析算法无法在大规模网络上应用的问题,提出一种社团抽取算法,可以高效地分析网络的社团特征.该方法无需事先获取网络的全部拓扑结构,采用网络搜索与社团判定相结合的思路,可有效地抽取结构未知的社交网络上的某个特定社团,从而使分析超大规模网络社团结构成为可能.在仿真数据集上进行实验,分析抽取准确率的影响因素,得出网络平均度越大抽取准确率越高.进一步实验结果表明,社团抽取算法的准确率与现有方法接近,并且执行效率明显高于现有方法,验证了该算法的可行性和有效性.

关键词：社交网络、社团抽取、社团检测、社团结构、网络搜索

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目N120404011,HEUCFT1208;国家自然科学基金资助项目60093009,61073062,71272216

在线出版日期：2015-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：342-345