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一种评估社会网络中重叠社区影响力的方法
1
作者
罗宇敏
陈羽中
+1 位作者
詹振峰
施松
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015年第8期1769-1773,共5页
社会影响力分析是社会网络研究的热点问题之一.针对社会影响力的研究,目前主要集中于社会网络中个体节点影响力的分析,而对社区级的社会影响力的研究却很少涉及.从一个全新的角度提出一种评估重叠社区影响力的方法.该方法主要包含两个部...
社会影响力分析是社会网络研究的热点问题之一.针对社会影响力的研究,目前主要集中于社会网络中个体节点影响力的分析,而对社区级的社会影响力的研究却很少涉及.从一个全新的角度提出一种评估重叠社区影响力的方法.该方法主要包含两个部分:(1)评估每对节点(用户、实体)间的相互影响力,为了量化该影响力,提出一个相互评价学习模型MEL(Mutual Evaluation Learning);(2)基于该模型和PageRank算法的思想,设计了一种重叠社区影响力排序的算法CCIR(Cross-community Influence Rank).真实网络中的实验结果表明,该算法能够适应不同真实网络的场景,合理有效地反应真实社会网络中的社区影响力分布情况.
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关键词
社会网络
重叠社区影响力
相互评价模型
PAGERANK
CCIR
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职称材料
题名
一种评估社会网络中重叠社区影响力的方法
1
作者
罗宇敏
陈羽中
詹振峰
施松
机构
福州大学数学与计算机科学学院
福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015年第8期1769-1773,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61300104
61103175
+4 种基金
61370210)资助
福建省教育厅重点项目(JK2012003)资助
福建省科技创新平台项目(2009J1007)资助
福建省自然科学基金项目(2013J01232)资助
福建省科技厅产学重大项目(2014H6014)资助
文摘
社会影响力分析是社会网络研究的热点问题之一.针对社会影响力的研究,目前主要集中于社会网络中个体节点影响力的分析,而对社区级的社会影响力的研究却很少涉及.从一个全新的角度提出一种评估重叠社区影响力的方法.该方法主要包含两个部分:(1)评估每对节点(用户、实体)间的相互影响力,为了量化该影响力,提出一个相互评价学习模型MEL(Mutual Evaluation Learning);(2)基于该模型和PageRank算法的思想,设计了一种重叠社区影响力排序的算法CCIR(Cross-community Influence Rank).真实网络中的实验结果表明,该算法能够适应不同真实网络的场景,合理有效地反应真实社会网络中的社区影响力分布情况.
关键词
社会网络
重叠社区影响力
相互评价模型
PAGERANK
CCIR
Keywords
social networks
cross-community influence
mutual evaluation learning
PageRank
CCIR
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
一种评估社会网络中重叠社区影响力的方法
罗宇敏
陈羽中
詹振峰
施松
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015
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