会议专题

一种支持尺度优化的重叠和非重叠社区质量评价方法

  复杂网络社区发现具有重要的研究和应用价值。科学合理的社区评价可促使发现隐含的真实社区结构。复杂关联关系使得具有聚团性质的社区可能是非重叠结构,也可能是重叠结构。虽然当前学者们提出了许多专门针对非重叠社区、重叠社区的评价方法,但是,在无法预知真实社区拓扑的情况下,采用不同标准对可能出现的多种结果进行评估不具有可比性。所以,急需能同时评价重叠与非重叠社区的统一评价模型,科学合理的评价模型可以辅助发现合适的社区边界及社区尺度,发现隐含的真实聚团子结构。本文从社区聚集度和社区重叠度两个视角出发,提出了一种适用于重叠与非重叠社区的评价模型,不仅能评价出微结构差异引发的社区聚团属性的变化,而且该评价能起到制衡社区内部聚团性和社区重叠性,从而辅助发现合适尺度、合适边界的重叠或非重叠社区的作用。通过理论分析和各种数据实验证实了本文所提评价模型的合理性和可用性。

社区结构 尺度优化 质量评价 复杂网络 数据实验

王莉 程学旗

中科院计算技术研究所,北京100190;太原理工大学计算机科学与技术学院,山西太原030024 中科院计算技术研究所,北京100190

国内会议

第8届全国计算机支持的协同工作学术会议(CCSCW-2012)暨全国第23届计算机技术与应用学术会议(CACIS-2012)

威海

中文

78-84

2012-07-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)