10.3969/j.issn.1000-3428.2016.11.008
基于R-C模型的多分区权值约简微博社区检测算法
传统社区检测算法直接引入第三方算法会降低计算效率。为此,基于 R-C 模型,设计多分区权值约简有限区间限定算法进行微博社区检测。研究微博社区发现 R-C 模型,分析参数加权约简曲线性质,借鉴凸优化问题解决方案,提出一种适用于多数参数值的最优分区求解算法。通过分区断点顺序搜索将参数范围限定在一组有限区间内,其中每个参数对应唯一的最优加权约简值,并且实现分区参数的同步优化,从而解决单一分区不利于更多信息均衡的问题。从新浪微博中获取数据集进行实验,结果表明,与基于主题与链接关系或基于标签传播的微博社区检测算法相比,该算法可更准确地检测用户微博社区。
微博社区、多分区、顺序搜索、权值约简、凸优化、有限区间
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61272367;江苏省高校自然科学研究项目14KJB520002。
2016-12-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
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