【摘 要】
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针对复杂网络社区受到个体兴趣和迁移的影响随着时间推移而演化的问题,提出一种基于谱聚类的动态网络社区演化分析算法,试图揭示动态网络社区结构随时间的演变过程.算法融合
【机 构】
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盐城工学院机械工程学院; 盐城工学院信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61105057);江苏省属高校自然科学研究面上项目(13KJB520024);江苏省高校“青蓝工程”资助项目
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针对复杂网络社区受到个体兴趣和迁移的影响随着时间推移而演化的问题,提出一种基于谱聚类的动态网络社区演化分析算法,试图揭示动态网络社区结构随时间的演变过程.算法融合当前时刻快照拓扑结构和上一时刻社区结构两个因素,并用随机分块模型和Dirichlet分布分别对上述两个因素建模,从而将社区演化分析形式化为优化问题.从理论上验证了社区演化分析与谱聚类是等价的,为利用谱聚类解决社区演化分析奠定理论基础.在合成数据集上的实验结果表明,相比于以规格化割为目标的谱聚类,所提方法能显著提升动态社区检测的准确性和稳定性.
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