【摘 要】
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社区挖掘是复杂网络研究的核心内容之一.基于局部结构建模的重叠社区发现方法由于可利用局部先验知识,具有适应网络动态环境,建模速度快,可多角度呈现局部结构特征等优点,当
【机 构】
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太原理工大学计算机科学与技术学院,烟台大学计算机与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61503273,61403329);太原理工大学青年创新团队项目(2014TD056)
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社区挖掘是复杂网络研究的核心内容之一.基于局部结构建模的重叠社区发现方法由于可利用局部先验知识,具有适应网络动态环境,建模速度快,可多角度呈现局部结构特征等优点,当前已成为大规模网络发现研究的前沿热点.从理论发展沿革与现实应用的视角,介绍重叠社区发现研究近来的相关研究进展.通过分析重叠社区发现研究存在的关键问题,给出基于局部结构特征的重叠社区挖掘研究框架,并对几类典型的重叠社区发现方法展开分析比较.然后进一步阐述和探讨如何面对现实超大规模网络、多态异构网络、不确定性数据、动态演化结构等方面面临的巨大挑战.最后总结并展望了基于局部结构的重叠社区发现研究的未来方向和前景.
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