基于重叠社区划分和非回溯矩阵的社交网络多源点检测

TP391; 在线社交网络的发展为信息传播提供了极大的便利,但同时在一定程度上也成为谣言等信息的重要传播渠道.社交网络的信息源检测对于控制信息的传播起着重要作用.为了解决现有社交网络多源点检测方法准确度不够高的问题,提出了一种新颖的多源点同步检测方法SVT-BiasMSI.该方法将多源检测问题转化为若干单源检测问题,采用局部度中心节点及相邻节点的Jaccard系数选取种子节点,使用Voronoi方法对社交网络进行初步社区划分,通过tolerance neighborhood方法寻找分区之间重叠部分的节点并实现重叠社区划分,为了兼顾网络全局和局部信息,基于传染邻域偏差改进非回溯矩阵多源点检测方法...

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Published in计算机工程与应用 Vol. 61; no. 1; pp. 300 - 307
Main Authors 刘岗, 王炎, 张雪芹
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华东理工大学 信息科学与工程学院,上海 200237%华东理工大学 信息科学与工程学院,上海 200237 2025
上海市计算机软件评测重点实验室,上海 201112
Subjects
传染邻域偏值
社交网络
重叠社区划分
social networks
overlapping community partition
nonbacktracking matrix
conta-gion neighborhood bias
multi-source detection
多源检测
非回溯矩阵
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ISSN1002-8331
DOI10.3778/j.issn.1002-8331.2310-0159

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Summary:TP391; 在线社交网络的发展为信息传播提供了极大的便利,但同时在一定程度上也成为谣言等信息的重要传播渠道.社交网络的信息源检测对于控制信息的传播起着重要作用.为了解决现有社交网络多源点检测方法准确度不够高的问题,提出了一种新颖的多源点同步检测方法SVT-BiasMSI.该方法将多源检测问题转化为若干单源检测问题,采用局部度中心节点及相邻节点的Jaccard系数选取种子节点,使用Voronoi方法对社交网络进行初步社区划分,通过tolerance neighborhood方法寻找分区之间重叠部分的节点并实现重叠社区划分,为了兼顾网络全局和局部信息,基于传染邻域偏差改进非回溯矩阵多源点检测方法,提高单源点检测精度.在多个社交网络数据集中的实验表明,所提的方法能够有效提高在线社交网络多源点检测和定位准确度.
ISSN:1002-8331
DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2310-0159