【摘 要】
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社团结构在现实世界各种信息网络中广泛存在。传统信息网络中社团演化的研究均基于单一层次的观察与分析，存在算法不稳定，无法处理社团结构剧烈变化等问题。为解决该问题，提出了
【机 构】
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四川大学计算机学院,国家空管自动化系统技术重点实验室,武汉大学软件工程国家重点实验室
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社团结构在现实世界各种信息网络中广泛存在。传统信息网络中社团演化的研究均基于单一层次的观察与分析，存在算法不稳定，无法处理社团结构剧烈变化等问题。为解决该问题，提出了基于结构分析的信息网络社团趋势预测方法。该方法基于层次聚类来发现社团层次结构，对相邻网络快照的社团进行跨层次匹配，以解决社团发现算法带来的随机性问题，且使基于结构的社团演化研究成为可能。在两个真实数据集上进行了多层次社团演化挖掘实验，实验结果表明，与最优划分方法相比，新方法在效率和稳定性方面有较大优势。
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