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题名基于异同性的社区演化分类方法
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作者
刘业强
王鲁
杨圣彬
刘亚琼
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机构
山东农业大学信息科学与工程学院
山东农业大学网络信息技术中心
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出处
《山东农业大学学报（自然科学版）》
北大核心
2021年第3期489-495,共7页
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基金
国家自然基金重大研究计划(91746104)
山东省重大科技创新工程项目(2019JZZY010706)。
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文摘
动态网络中的社区演化分析是目前的研究热点之一,其在舆论控制、网络营销和个性化推荐服务等方面有着重要作用。提出一种基于节点重要性评价指标的差值吸收核心节点检测算法,首先计算各节点的相对权重值,进而划分核心节点,并以此为基础优化差异性公式,提出一种异同性社区演化分类模型,从相似性和差异性两方面对演化类型进行划分。将提出的分类模型与GED及SGCI在HEP-TH和波兰政治博客圈数据集上进行比较,实验结果表明,提出的分类模型在整体上优于GED及SGCI,尤其在Forming和Dissolving事件的检测时,可以做到对小社区敏感,能检测到小社区的多种演化类型。
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关键词
聚类系数
核心节点检测
社区演化分类模型
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Keywords
Cluster coefficient
core node detection
classification model of community evolution
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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