基于社会网络增量的动态社区组织探测
在现实世界中,社会网络结构并不是一成不变的,而是随着时间的推移不断变化,同样社区作为社会网络的一个本质特性也是如此。为了揭示真实的网络社区结构,该文提出一种基于属性加权网络的增量式动态社区发现算法,将网络的属性信息融合在拓扑图中,定义了节点与社区之间的拓扑势吸引,利用网络相对于前一时刻的改变量不断更新完善当前时刻社区结构。通过在真实网络数据上进行实验仿真,证明此算法能够更有效、更实时地发现有意义的社区结构,并具有较小的时间复杂性。
社会网络、动态社区、属性加权、势吸引、增量
TP393(计算技术、计算机技术)
国家863计划项目2011AA7116031,2011AA010604;国家973计划项目2012CB315901资助课题
2013-09-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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2240-2246