基于动态复杂网络分析方法的事件检测实证研究

摘要：

[目的/意义]人们生活在复杂多变的动态社会系统中,产生了大规模社会关系数据,从中进行情报分析具有重要的研究意义与应用价值,同时也面临着巨大挑战.依托于动态复杂网络中社区演化建模方法,能够挖掘动态社区及其演化模式,进一步发现社区演化异常,可应用于真实社会网络中的事件检测,成为当前情报分析的重要手段.[方法/过程]针对社会复杂系统中的两个真实场景,基于真实动态社会复杂网络,应用前沿动态社区演化建模方法,在未知事件信息的情况下挖掘社区演化模式并计算演化强度,进而发现演化异常,实现社会复杂系统中的事件检测.[结果/结论]实证研究充分表明:社会网络结构演化突变的驱动力来源于背后的真实事件.同时,也验证了动态社区演化模型对于社会复杂系统中事件检测的有效性.

关键词：情报挖掘;事件检测;社会系统;社区演化建模;动态网络分析

所属期刊栏目：40

分类号：G354.4(情报学、情报工作)

资助基金：2020年浙江越秀外国语学院科研重点项目"面向事件检测的动态社区演化建模研究"编号:D2020003

在线出版日期：2021-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：108-114,90