社交网络重叠社团检测初探磁

摘要：

大数据环境下社交网络的社团结构研究对解决很多现实问题有着重要的意义。社团通常被看作是有相对紧密的内部连接和比较稀疏的外部连接的子图，重叠是社团结构的一个重要特征。论文基于 G（n ，p）模型，提出了一种生成包含重叠社团的合成网络的方法，然后基于 k-均值和随机游走设计了一种重叠社团的检测算法，并在合成网络上初步验证了该方法的可行性。

关键词：聚类划分、社交网络、重叠社团、k-均值、随机游走

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1787-1791,1937