文中提出了一种可并行分解的层次化动态社区发现算法D-SNCD(Dynamic Social Network CommunityDiscovery).D-SNCD算法充分利用复杂动态社会网络变化的局部性,对算法生成的层次化社区树HOT(Hierar-chical cOmmunity Tree)的分枝进行选择...文中提出了一种可并行分解的层次化动态社区发现算法D-SNCD(Dynamic Social Network CommunityDiscovery).D-SNCD算法充分利用复杂动态社会网络变化的局部性,对算法生成的层次化社区树HOT(Hierar-chical cOmmunity Tree)的分枝进行选择性更新.与传统的对动态社会网络直接采用快照方式进行社区发现相比,D-SNCD算法在效率上取得了明显的提高.由于D-SNCD是对已有的静态社区并行计算方法P-SNCD(ParallelSocial Network Community Discovery)的进一步扩展,因而D-SNCD保持着P-SNCD算法的高扩展性和高分辨率等优点.另外,D-SNCD算法对用户参数输入要求简单.严格的数学证明和充分的实验数据保证了整个算法的正确性和有效性.展开更多
文摘文中提出了一种可并行分解的层次化动态社区发现算法D-SNCD(Dynamic Social Network CommunityDiscovery).D-SNCD算法充分利用复杂动态社会网络变化的局部性,对算法生成的层次化社区树HOT(Hierar-chical cOmmunity Tree)的分枝进行选择性更新.与传统的对动态社会网络直接采用快照方式进行社区发现相比,D-SNCD算法在效率上取得了明显的提高.由于D-SNCD是对已有的静态社区并行计算方法P-SNCD(ParallelSocial Network Community Discovery)的进一步扩展,因而D-SNCD保持着P-SNCD算法的高扩展性和高分辨率等优点.另外,D-SNCD算法对用户参数输入要求简单.严格的数学证明和充分的实验数据保证了整个算法的正确性和有效性.
