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网络社区动态角色挖掘算法研究 被引量:1
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作者 马瑞新 孟繁成 +1 位作者 王涵杨 崔亚杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第4期1279-1281,共3页
传统的社区挖掘以社区为单位,忽略了社区内部成员的性质和地位。为了提高社区挖掘的精度,为个性化推荐提供一个优化的基础平台,基于优先情节和增长定律,提出了一种新颖的动态角色挖掘算法。首先根据节点的度数分布逆向推导社会网络的形... 传统的社区挖掘以社区为单位,忽略了社区内部成员的性质和地位。为了提高社区挖掘的精度,为个性化推荐提供一个优化的基础平台,基于优先情节和增长定律,提出了一种新颖的动态角色挖掘算法。首先根据节点的度数分布逆向推导社会网络的形成演化机制,构造网络时间轴;然后根据时间轴逐步向网络中添加新节点,同时进行社区挖掘和角色划分。在人工网络和真实世界网络上进行了多次测试,并与G-N算法进行了比较,取得了较好的结果。实验证明,应用动态角色挖掘算法得到的社区都是强连通社区,具有较高的准确性和实用价值。 展开更多
关键词 优先情节 增长定律 网络时间轴 角色划分
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基于角色划分的文献软聚类算法
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作者 马瑞新 邓贵仕 孟繁成 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第3期856-858,共3页
传统的文献聚类算法根据分析文献关键词进行,忽视了文献之间的引用关系,导致了主题漂移和搜索精度不高的问题。针对引文网络中的聚类问题,受到优先情节和增长定律的启发,提出了一种基于角色划分的分层次的文献软聚类算法。首先根据文献... 传统的文献聚类算法根据分析文献关键词进行,忽视了文献之间的引用关系,导致了主题漂移和搜索精度不高的问题。针对引文网络中的聚类问题,受到优先情节和增长定律的启发,提出了一种基于角色划分的分层次的文献软聚类算法。首先根据文献之间的引用关系构造引用矩阵,进行结构挖掘;然后根据结构挖掘的结果为每一聚类构造聚类主题,进而进行关键词分析,精化聚类。实验结果表明,该算法能够有效地提高搜索精度和效率。 展开更多
关键词 主题漂移 优先情节 增长定律 角色划分 聚类主题
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基于扩散理论的动态社区挖掘
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作者 马瑞新 邓贵仕 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第B06期277-278,287,共3页
针对动态社区挖掘问题进行分析和研究,基于优先情节和增长定律,根据节点的度数分布,提出以时间为轴动态模拟社会网络的形成演化机制,同时进行社区划分。以Zachary Club和Les Miserables网络作为实验数据集,对提出的算法进行了实验验证,... 针对动态社区挖掘问题进行分析和研究,基于优先情节和增长定律,根据节点的度数分布,提出以时间为轴动态模拟社会网络的形成演化机制,同时进行社区划分。以Zachary Club和Les Miserables网络作为实验数据集,对提出的算法进行了实验验证,结果表明,该算法挖掘到的社区都是强连通社区,能够动态、精确地挖掘网络中存在的社区结构,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 动态挖掘 优先情节 增长定律 时间轴 强连通社区
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