内容网络广义社区发现有效算法

摘要：

在对网络无任何先验知识情形下，PPSB-DC模型（popularity and productivity stochastic block model and discriminative content model）利用网络的内容和链接对网络生成过程进行建模，可有效地发现广义社区及社区间的链接模式。但该概率模型的参数估计算法耗时，初始链接模式参数设置敏感，限制了该模型的应用。对参数求解算法进行了改进，设计了一个有效的内容网络广义社区发现算法EPPSBDC（efficient PPSB-DC）。该算法通过采取抽样和并行技术，提高了算法运行速度，通过引入链接概率先验，消除了算法对初始参数的敏感性。在内容网络上与同类算法进行了比较，验证了EPPSBDC算法的有效性。

关键词：广义社区发现、大规模内容网络、随机块模型、抽样

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：The Fundamental Research Funds for the Central Universities of China under Grant No.2014YJS039

在线出版日期：2014-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1076-1084