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1.
田甜  倪林  钱功伟 《计算机工程与应用》2007,43(12):116-118,123
社区的存在是互联网的一个重要特性;结合链接分析和社区发现的知识,提出了一种搜索引擎结果排序算法,通过与相同主题下PageRank算法的比较,发现该算法具有良好的排序特性,使网页返回的结果更加相关,排序质量更优化。通过试验,针对十个查询主题展开测试,利用该算法得到的前十个结果的相关程度比相同主题下的PageRank算法提高了4.02倍。  相似文献   
2.
吕少卿  张玉清  倪平 《通信学报》2013,(Z1):190-196
针对社交网络公开信息提出了一种隐私信息推测算法,通过对用户的好友关系网络进行社区发现,利用社区内一部分好友公开信息推测其他好友隐私信息。实验表明,该算法只需利用少量公开信息就能以较高的准确率推测出其他用户大量的隐私信息。  相似文献   
3.
社区发现是复杂网络研究中的一个重要领域,且应用广泛,但目前已有的大多数算法都需采用社区评判函数来确定社区结构的划分,且仅能得到一种划分结果。引入宇宙星系模型和万有引力定律,基于引力思想提出一种新的复杂网络社区发现算法,为网络中节点赋予质量并构建出社区框架,继而利用引力作用完成社区结构划分,并可对发现社区的粒度大小进行选择以得到多种划分结果,无需先验知识及相关参数。通过真实网络实验验证,并与现有的社区发现算法比较,本文提出的算法能有效且较为准确地挖掘出复杂网络中的社区结构。  相似文献   
4.
在线社会网络研究中,动态隐含社区或群组结构的发现及演化探测是一个十分关键的核心问题,它对于在中观(Mesoscopic)视图观察在线社会网络隐结构特征、预测演化趋势、掌控网络势态、发现网络异常群体事件等具有重要意义.文中首先分析了动态社区发现和社区演化研究的关系,给出动态社区研究中关键挑战问题;然后根据问题背景的不同,从“同构社会网络的动态社区研究”和“异构社会网络的动态社区研究”两个方面进行国内外相关研究现状的阐述和分析,其中,在“同构社会网络的动态社区研究”中,根据评价方法的差异和关注问题的不同将当前相关研究分为基于时空独立评价、时空集成评价、统一评价和增量式算法4大类进行综述,同时对动态社区发现的重要应用——异常群体发现的研究进行介绍;最后对在线社会网络动态社区领域的难点和发展趋势进行分析和展望.  相似文献   
5.
语义社会网络是由信息节点及社会关系构成的一类新型复杂网络,因此语义社会网络重叠社区发现是传统社区发现研究的新方向.针对这一问题,提出基于随机游走的语义社会网络重叠社区发现算法,该算法首先以LDA(latent Dirichlet allocation)算法为基础建立语义空间,实现节点语义信息到语义空间的量化映射;其次,以语义空间中节点信息熵作为节点语义信息比重,以节点的度分布比率作为节点关系比重,建立节点语义影响力模型及语义社会网络的加权邻接矩阵;再次,以语义影响力模型和加权邻接矩阵为参数,提出一种改进的语义社会网络重叠社区发现的随机游走策略,并提出可度量语义社区发现结果的语义模块度模型;最后,通过实验分析,验证了所提出的算法及语义模块度模型的有效性和可行性.  相似文献   
6.
现有的社交网络快速划分社区算法存在质量低、不能充分利用节点链接信息的问题,而效果较好的划分算法也存在时间复杂度高、无法应用于大规模社交网络的问题。为此,提出一种基于MapReduce的社区发现算法。利用PGP算法内信任者推荐模型迭代计算用户之间的信任强度,通过社区传播的方式聚合节点。在经典数据集上和大规模新浪微博数据集上进行实验,结果表明,该算法能有效度量用户间的信任度,得到准确的社区发现结果。  相似文献   
7.
标签传播算法存在大量随机性,极大地破坏了算法的稳定性。在深入分析标签传播算法随机性产生原因的基础上,提出基于节点度的标签传播算法。该算法初始化时仅赋予节点度的极值点以标签,并根据邻接节点中具有相同标签的节点度之和进行标签更新。实验表明该算法极大地降低了算法中的随机性,提高了社区划分的稳定性,加快了算法的收敛速度。  相似文献   
8.
针对慕课教学过程中存在的学生能力差异、缺乏针对性等问题,提出一种基于局部社区发现的主题交互模型,对学生能力评估过程进行主题建模,采用局部社区发现算法对学生各方面能力进行合理的等级分类;同时在原有课程实验平台基础上,改进并搭建能够全方位追踪和收集学生行为信息且具有较强交互性的慕课平台.两者结合应用于信号处理系列课程教学实践中,结果表明,主题交互模型对能力评估的准确率明显高于传统考核方式,并且辅以针对性的课堂交流与培养,学生各方面能力均得到不同程度的提高.  相似文献   
9.
针对标签传播算法(LPA)结果的不稳定性,提出一种改进的基于标签传播的社区发现算法.该算法引入LeaderRank的概念来量化网络节点的影响力和重要性;然后按照节点重要程度从高到低选择若干核心节点;最后按照顺序分别以每个核心节点为中心向外逐层进行标签更新,直到不再出现标签变化为止,从而解决了原始算法对节点随机排序造成的结果不稳定性.以LFR基准网络和真实网络为实验数据,与几个现有标签传播算法进行比较,社区划分结果的标准化互信息(NMI)和模块度(Modularity)均高于对比算法.理论分析和实验结果表明所提算法不仅有效地增强了社区发现结果的稳定性,同时提高了准确率.  相似文献   
10.
社区发现是社会网络分析的一个基本任务,而社区结构探测是社区发现的一个关键问题。将社区结构中的结点看作信号源,针对信号传递过程中存在信号缺失情况,提出了一种层次聚类社区发现算法。该算法通过度中心性来度量节点接收信号的概率,用于量化节点接受信号过程中的缺失值。经过信号传递,使网络的拓扑结构转化为向量间的几何关系,在此基础上,使用层次聚类算法用于发现社区。为了验证SMHC算法的有效性,通过在三个数据集上与SHC算法、CNM算法、GN算法、Similar算法进行比较,实验结果表明,SMHC算法在一定程度上提高了社区发现的正确率。  相似文献   
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