基于结构分析的信息网络社团趋势预测

摘要：

社团结构在现实世界各种信息网络中广泛存在。传统信息网络中社团演化的研究均基于单一层次的观察与分析，存在算法不稳定，无法处理社团结构剧烈变化等问题。为解决该问题，提出了基于结构分析的信息网络社团趋势预测方法。该方法基于层次聚类来发现社团层次结构，对相邻网络快照的社团进行跨层次匹配，以解决社团发现算法带来的随机性问题，且使基于结构的社团演化研究成为可能。在两个真实数据集上进行了多层次社团演化挖掘实验，实验结果表明，与最优划分方法相比，新方法在效率和稳定性方面有较大优势。

关键词：信息网络、社团演化、层次聚类

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61103043;the National Science and Tech-nology Pillar Program During the“12th-Five-Year-Plan”of China under Grant No.2012BAG04B02;the Program of State Key Laboratory of Software Engineering of Wuhan University under Grant No. SKLSE2012-09-26

在线出版日期：2015-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：403-409