【摘 要】
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随着社交媒体多样性的增加,实时分析社交网络的需求不断增大,动态社区发现的研究受到了广泛的关注。已有的社区发现综述多是侧重静态社区发现,以及相关方法的探讨,无法进行网
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,矿山数字化教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(71774159,61876186,61977061),中国博士后科学基金(2018M642358),绿色安全管理与政策科学智库项目(2018WHCC03),国家电网公司总部科技项目(SGJSWX00FZJS1901915)
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随着社交媒体多样性的增加,实时分析社交网络的需求不断增大,动态社区发现的研究受到了广泛的关注。已有的社区发现综述多是侧重静态社区发现,以及相关方法的探讨,无法进行网络演化分析,此外社区的实体数据往往具有交叉更替性和时序性,因此对动态社区发现的研究现状进行分析和综述。首先,基于复杂网络的研究背景,提出了通用的动态社区发现研究框架;接着,形式化表示动态社区发现的相关定义,并从网络层面和节点层面对动态社区演化进行详细分析;然后,根据架构和技术的不同,对动态社区发现方法进行归纳分类,并结合常用数据集和评价指标对经
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