基于结构分析的信息网络社团趋势预测

• Published in: 计算机科学与探索 no. 4; pp. 403 - 409
• Main Authors: 张永辉, 李川, 唐常杰, 李艳梅
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 四川大学 计算机学院，成都 610065 2015; 国家空管自动化系统技术重点实验室，成都 610065; 武汉大学 软件工程国家重点实验室，武汉 430072%四川大学 计算机学院，成都 610065
• Subjects: 信息网络; hierarchical clustering; 层次聚类; information networks; 社团演化; community evolution
• ISSN: 1673-9418
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1412041

TP301; 社团结构在现实世界各种信息网络中广泛存在。传统信息网络中社团演化的研究均基于单一层次的观察与分析，存在算法不稳定，无法处理社团结构剧烈变化等问题。为解决该问题，提出了基于结构分析的信息网络社团趋势预测方法。该方法基于层次聚类来发现社团层次结构，对相邻网络快照的社团进行跨层次匹配，以解决社团发现算法带来的随机性问题，且使基于结构的社团演化研究成为可能。在两个真实数据集上进行了多层次社团演化挖掘实验，实验结果表明，与最优划分方法相比，新方法在效率和稳定性方面有较大优势。