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一种增量式的社区发现算法研究
引用本文:王慧芳,黄林鹏,俞晟. 一种增量式的社区发现算法研究[J]. 计算机仿真, 2008, 25(1): 149-152,167
作者姓名:王慧芳  黄林鹏  俞晟
作者单位:上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200240;上海交通大学信息安全学院,上海,200240
摘    要:传统社区发现算法基本上属于静态的分析算法,其计算复杂性使其难以适应目前网络结构的频繁变化.为了改善静态算法的这一局限性,通过对Radiechi静态算法进行扩展,提出一种增量式的社区发现算法,并将其应用于MSN Space链接结构分析上.该算法能在网络结构变化频繁时进行增量式计算并保证社区发现的实时性.实验结果表明,该增量式算法在处理网络结构变化时的效率相对传统算法有显著提高,尤其对小规模频繁变化的网络有很强的适应力.

关 键 词:社区发现  增量式算法  社会网络
文章编号:1006-9348(2008)01-0149-04
收稿时间:2006-12-19
修稿时间:2006-12-22

An Incremental Community Discovering Approach
WANG Hui-fang,HUANG Lin-peng,YU Sheng. An Incremental Community Discovering Approach[J]. Computer Simulation, 2008, 25(1): 149-152,167
Authors:WANG Hui-fang  HUANG Lin-peng  YU Sheng
Affiliation:WANG Hui-fang HUANG Lin-peng Dept.of Computer Science,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200240,China YU Sheng Dept.of Information Security Engineering,China
Abstract:Because of the complexity of static community discovery algorithm, traditional algorithm is weak in adapting network structural change. By extending Radicchi static algorithm, an incremental community analysis algorithm is brought forward. The incremental algorithm can obtain high result freshness when network changes frequently. By applying this algorithm to MSN Space linkage structure analysis, high efficiency promotion is obtained comparing to traditional static algorithm. The experiment result shows that the efficiency is promoted even more when the small changes happen frequently to network structure.
Keywords:Community discovery    Incremental algorithm    Social network
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