在线社会网络的动态社区发现及演化
在线社会网络研究中,动态隐含社区或群组结构的发现及演化探测是一个十分关键的核心问题,它对于在中观(Mesoscopic)视图观察在线社会网络隐结构特征、预测演化趋势、掌控网络势态、发现网络异常群体事件等具有重要意义.文中首先分析了动态社区发现和社区演化研究的关系,给出动态社区研究中关键挑战问题;然后根据问题背景的不同,从“同构社会网络的动态社区研究”和“异构社会网络的动态社区研究”两个方面进行国内外相关研究现状的阐述和分析,其中,在“同构社会网络的动态社区研究”中,根据评价方法的差异和关注问题的不同将当前相关研究分为基于时空独立评价、时空集成评价、统一评价和增量式算法4大类进行综述,同时对动态社区发现的重要应用——异常群体发现的研究进行介绍;最后对在线社会网络动态社区领域的难点和发展趋势进行分析和展望.
在线社交网络、动态社区发现、社区演化、统计推断、异常群体发现、社会计算
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TP399(计算技术、计算机技术)
This paper is supported by the project of the National Basic Research Program 973 Program of China under Grant No.2013CB329602,the National High Technology Research and Development Program 863 Program of China under Grant No.2014AA015204,the National Natural Science Foundation of China under Gra2013CB329602;国家自然科学基金重点项目61232010;国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金2014AA015204;第53批中国博士后科学基金资助项目2013M530738;山西省自然科学基金项目2014011022-1
2015-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共19页
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