一种基于用户交互行为和相似度的社交网络社区发现方法研究

摘要：

随着复杂社交网络的深入发展,有关社交网络社区发现算法的研究也在不断推陈出新,目前有关社区发现算法的研究大多只利用到网络中单个维度的信息.文章提出一种综合考虑用户交互行为和相似度的社区发现方法,通过有效融合多维信息,在社交网络中探测出社区结构.该方法将网络中用户之间的多维关联概括为交互行为和相似度,使用加入相似性惩罚因子的相似模块度作为目标函数来指导社区的划分.在真实数据集上的实验结果表明,该方法不仅能够体现网络中的动态变化,而且还能得到联系紧密、属性相似的节点集合,证明了方法的合理性和有效性.

关键词：社交网络、社区发现、相似模块度

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61402112;福建省安全课题828398

在线出版日期：2016-03-24（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：77-83