社团结构划分对于分析复杂网络的统计特性非常重要,以往研究往往侧重对无向网络的社团结构挖掘,对新兴的微信朋友圈网络、微博关注网络等涉及较少,并且缺乏高效的划分工具。为解决传统社团划分算法在大规模有向社交网络上无精确划分模...社团结构划分对于分析复杂网络的统计特性非常重要,以往研究往往侧重对无向网络的社团结构挖掘,对新兴的微信朋友圈网络、微博关注网络等涉及较少,并且缺乏高效的划分工具。为解决传统社团划分算法在大规模有向社交网络上无精确划分模拟模型,算法运行效率低,精度偏差大的问题。该文从构成社团结构最基础的三角形极大团展开数学推导,对网络节点的局部信息传递过程进行建模,并引入概率图有向矢量计算理论,对有向社交网络中具有较大信息传递增益的节点从数学基础创造性地构建了有向传递增益系数(Information Transfer Gain,ITG)。该文以此构建了新的有向社团结构划分效果的目标函数,提出了新型有向网络社团划分算法ITG,通过在模拟网络数据集和真实网络数据集上进行实验,验证了所提算法的精确性和新颖性,并优于Fast GN,OSLOM和Infomap等经典算法。展开更多
针对传统模块优化社团划分算法仅能利用网络的结构信息,而无法利用同样丰富的内容信息,导致划分精度较低的问题,提出一种结合内容属性并通过给连边加权来全面优化网络拓扑结构的社团划分算法CCSRW(Classification with Content-Structur...针对传统模块优化社团划分算法仅能利用网络的结构信息,而无法利用同样丰富的内容信息,导致划分精度较低的问题,提出一种结合内容属性并通过给连边加权来全面优化网络拓扑结构的社团划分算法CCSRW(Classification with Content-Structure and Random Walk).设计利用随机游走理论计算结构节点与内容节点间的相似性关系矩阵,并将结构节点映射到内容属性空间上,最终把社团划分问题转化为多维无监督聚类问题.通过在真实数据集上进行的全面实验分析,展示了相比于传统社团划分算法,本文的算法能更准确的描述网络结构,显著提高划分性能,并有效解决小社团不敏感问题,更适用于大规模复杂信息网络的社团划分.展开更多
文摘社团结构划分对于分析复杂网络的统计特性非常重要,以往研究往往侧重对无向网络的社团结构挖掘,对新兴的微信朋友圈网络、微博关注网络等涉及较少,并且缺乏高效的划分工具。为解决传统社团划分算法在大规模有向社交网络上无精确划分模拟模型,算法运行效率低,精度偏差大的问题。该文从构成社团结构最基础的三角形极大团展开数学推导,对网络节点的局部信息传递过程进行建模,并引入概率图有向矢量计算理论,对有向社交网络中具有较大信息传递增益的节点从数学基础创造性地构建了有向传递增益系数(Information Transfer Gain,ITG)。该文以此构建了新的有向社团结构划分效果的目标函数,提出了新型有向网络社团划分算法ITG,通过在模拟网络数据集和真实网络数据集上进行实验,验证了所提算法的精确性和新颖性,并优于Fast GN,OSLOM和Infomap等经典算法。
文摘针对传统模块优化社团划分算法仅能利用网络的结构信息,而无法利用同样丰富的内容信息,导致划分精度较低的问题,提出一种结合内容属性并通过给连边加权来全面优化网络拓扑结构的社团划分算法CCSRW(Classification with Content-Structure and Random Walk).设计利用随机游走理论计算结构节点与内容节点间的相似性关系矩阵,并将结构节点映射到内容属性空间上,最终把社团划分问题转化为多维无监督聚类问题.通过在真实数据集上进行的全面实验分析,展示了相比于传统社团划分算法,本文的算法能更准确的描述网络结构,显著提高划分性能,并有效解决小社团不敏感问题,更适用于大规模复杂信息网络的社团划分.
