基于角色划分的动态社区挖掘算法研究

摘要：

传统社区挖掘算法根据静态的网络拓扑结构进行分析,忽视了个体能动性对网络的影响.针对社会网络中的特殊节点进行研究,引入社区种子和联系者的概念,从个体主义和结构主义两个方面分析社会网络的形成与演化机制,提出了一种基于角色划分的动态社区挖掘算法.在人工网络和真实世界网络上进行了多次测试,并与G-N、快速G-N、Polish等算法进行了比较,结果表明,该算法明显优于G-N算法,且其挖掘到的社区都是强连通社区,具有较好的适应性和可扩展性.

关键词：个体能动性、社区种子、联系者、角色划分、动态挖掘、强连通社区

所属期刊栏目：39

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然基金项目60803074;中央高校基本科研业务费专项资金资助

在线出版日期：2012-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：60-63,70