社交网络重叠社团检测初探
社团或模块化的结构是网络的一个重要性质。在网络中检测社团，就是将网络划分为多个内部连接紧密而外部连接稀疏的社团结构。尽管目前社团的定义还小够清晰，但是许多技术已经被开发，并被用于检测网络中的社团，大数据环境下社交网络的社团结构研究对解决很多现实问题有着重要的意义.社团通常被看作是有相对紧密的内部连接和比较稀疏的外部连接的子图,重叠是社团结构的一个重要特征.本文基于G(n,p)模型,提出了一种生成包含重叠社团的合成网络的方法,然后基于k-均值和随机游走设计了一种重叠社团的检测算法,并在合成网络上初步验证了该方法的可行性.
社交网络 重叠社团 k-均值 随机游走 检测算法
马宇哲 何琨 秦磊华 王岩
华中科技大学 武汉 430074
国内会议
济南
中文
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2014-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）