基于LeaderRank的多标签传播重叠社区发现算法*

针对多标签传播重叠社区发现算法COPRA存在的的随机性强、鲁棒性差等问题,提出一种基于多标签传播思想的重叠社区发现算法。该算法通过LeaderRank算法来量化网络中节点的重要性,再根据量化值大小对节点进行团扩展,得到可重叠的最具重要性的粗糙团,分别对粗糙团和非粗糙团中的节点进行标签初始化,再通过合理的标签迭代顺序和改进的标签删选策略进行标签更新,直到达到标签传播的终止条件结束迭代过程。在人工网络图和真实数据集上进行实验,结果表明所提算法不仅有效地增强了社区发现结果的稳定性,同时提高了准确率。     

一种基于中心极大团扩展的社区挖掘算法

社区挖掘是复杂网络分析中的一项重要工作,目前已提出多种社区挖掘算法,但多数算法是通过节点间的连接关系来发现内聚的社区结构。结合真实网络中的节点具有不同的行为和影响力,在充分考虑网络中节点的连接关系的基础上,提出一种基于中心极大团扩展的社区挖掘两阶段算法。第一阶段发现初始社区:首先找到网络中所有的内聚子团,然后找出k个分散、内聚且有影响力的中心极大团作为初始社区;第二阶段形成最终社区划分:对初始社区外节点,充分考虑不同邻居节点对其潜在的影响力,采用局部模块度扩展的方法将节点扩展到与其连接紧密的社区内。实验结果表明,该方法能够快速揭示出网络中的社区结构,相比FN算法,具有较高的准确度和模块度,相比GN算法,不需要预先知道社区个数。     

基于广义后缀树的二分网络社区挖掘算法

近年来,二分网络的社区挖掘问题得到了极大的关注。提出了一种基于广义后缀树的二分网络社区挖掘算法。首先从二分网络的邻接矩阵中提取网络中每个节点的链接节点序列,然后构建广义后缀树。广义后缀树的每个节点表示二分网络的一个完全二分团,由此获取并调整完全二分团。通过引入二分团的紧密度得到初始的社区划分,最后再对孤立点进行处理以得到最终的社区划分。所提算法不仅能发现重叠社区,而且能得到一对多关系的社区。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,所提算法能准确地识别二分网络中的社区个数,获得很好的划分效果。     

基于最大流HITS的改进算法

HITS是一种经典的链接分析算法,其主要问题是容易发生主题漂移。针对这一问题,提出了一种改进的算法：MCHITS。MCHITS利用最大流算法对HITS进行改进：首先将root集扩展两层,然后将root中的结点作为种子结点通过最大流最小割算法发现以root集为中心的社区,社区中的页面作为MC-base集。实验结果表明MCHITS提高了查询结果的相关度,减少了主题漂移的发生。     

基于Skip-gram模型的社区查询算法

社会网络的巨大规模和复杂结构使得探索整个网络的社区结构的代价变得高昂。因此,着眼于网络局部结构特征的社区查询有着重要的应用意义。常见的社区查询算法易将与查询无关的子结构合并到目标社区中。利用Skip-gram模型将序列化后的社会网络映射到连续的向量空间以求解节点之间的相似度,并结合节点的度这个属性特征修正了原有的社区尺度,以此作为标准进行节点聚类,从而得到查询节点所属的社区结构。经过在真实数据集上的实验,改进的社区查询算法的准确性和查询一致性较已有算法有了较大提高。     

基于最大团的层次化重叠社区发现算法

研究表明,很多真实网络具有层次结构和重叠结构。传统的层次聚类算法通常以节点为对象进行扩展形成层次树图从而得到网络的层次结构。这种做法存在两个问题,其一是算法的稳定性,主要体现在初始节点的选择上,少数情况下,初始节点的不同会导致算法最终结果的不同,即使算法的结果不依赖于初始节点,但算法的复杂度会随之变化;其二是不能发现网络中的重叠结构。针对以上问题,提出一种基于最大团的层次化重叠社区发现算法。该算法以最大团为扩展对象,然后利用最大团扩展策略生成层次树图,最后采用重叠模块度函数对层次树图进行剪枝得到社区划分结果。在真实网络以及LFR人工网络上的实验结果表明该算法能够有效地挖掘网络中的层次结构和重叠结构。     

一种结合社区发现的网页排序算法

社区的存在是互联网的一个重要特性;结合链接分析和社区发现的知识,提出了一种搜索引擎结果排序算法,通过与相同主题下PageRank算法的比较,发现该算法具有良好的排序特性,使网页返回的结果更加相关,排序质量更优化。通过试验,针对十个查询主题展开测试,利用该算法得到的前十个结果的相关程度比相同主题下的PageRank算法提高了4.02倍。     

局部扩展的遗传优化重叠社区发现方法

重叠社区结构是复杂网络的一种重要的特征,提出了一种局部扩展的遗传优化重叠社区发现（LEGAOCD）。借鉴局部扩展的重叠社区发现方法的思想,将少数的核心节点构成模体;同时,利用了三角形模体来判断社区的稳定性度量问题,从而量化社区结构稳定性;然后通过改进的遗传优化算法策略分配它们应归属的社区;最后通过两个评价目标函数得到高质量的重叠社区结构。该算法在数据集上与经典的CPM算法、COPRA算法作比较,实验结果表明,LEGAOCD算法在检测重叠社区结构和重叠节点方面具有较优的性能。     

基于完全加权关联规则的局部反馈查询扩展

针对现有查询扩展存在的缺陷,将完全加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出新的查询扩展模型和扩展词权重的计算方法;提出基于完全加权关联规则挖掘的局部反馈查询扩展算法。该算法能自动从初检的前列文档中挖掘与原查询相关的完全加权关联规则,从规则中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,与现有查询扩展算法比较,该查询扩展算法的检索性能得到很好的改善和提高。     

一种适用于社交网络分析的分层社区检测算法

分层社区在社交网络中普遍存在,笔者针对社交网络分析中分层社区检测中容易将分层社区判定为独立社区的问题,提出一种基于层次压缩和扩展的分层社区检测算法。该算法定义了社区判定系数和聚类系数来描述节点的社区分层倾向,描述节点与社区的关系,缩小了社区检测的计算范围;通过迭代压缩、扩展等操作更新节点相关系数指标,最终算法复杂度为O(m+n)。在不损失检测质量的前提下,可以得到较好的检测效率。     

一种基于聚集系数的局部社团划分算法

社团划分算法是复杂网络研究中的一个热点问题.传统的复杂网络社团划分算法都必须获得全局网络的信息.随着网络规模不断增大,获得全局信息的难度随之增加;而在很多情况下只关心网络中某节点所在的局部社团.为了准确、快速地找到大规模复杂网络中的局部社团,提出了一种基于节点聚集系数性质的局部社团划分算法.该算法根据节点的连接频度,利用节点聚集系数的性质,从网络中某一待求节点开始,通过搜索邻居节点,划分该节点的社团结构.该算法只需要了解与待求节点相关的局部网络信息,在解决局部社团划分问题时其时间复杂度比传统的社团划分算法低.同时,该算法也可以应用于复杂网络全局社团结构的划分.利用该算法分别对Zachary空手道俱乐部网络和由Java开发工具包构成的软件网络图进行社团划分实验,并且分别对实验结果与对象网络的具体特征进行了对比分析.     

Theorizing mobility in community networks

Community networks emerged in North America during the late 1970s and early 1980s. During the past three decades, paradigms for networked information, services, and collaboration as resources for community development have evolved in many respects. In this paper we revisit a theoretical analysis of broadband Internet community networks [Carroll, J.M., Rosson, M.B., 2003a. A trajectory for community networks. The Information Society 19(5), 381–393], and extend that analysis to mobile/wireless community networks. This analysis is part of the planning for a specific municipal wireless project in the town of State College, Pennsylvania. But more broadly, it is intended to engage and to help focus human–computer interaction (HCI) design perspectives in the development of wireless community networks throughout North America and elsewhere.     

大学生参与绿色社区文化建设的对策

提出了绿色社区文化建设的定义,并对我国绿色社区文化建设现状及存在问题进行了探讨。探讨了大学生参与绿色社区文化建设的现状及存在问题,并对大学生参与绿色社区文化建设提出了可行性策略,为社会团体进行绿色低碳单位建设提供了示范,为构建低碳、和谐社会提供了依据,具有重要的现实意义和实际应用价值。     

基于核心图的标签传播算法

网络中的社团发现是当前的一个研究热点.在众多社团发现算法中,标签传播算法因简单快速而被广泛应用,但标签传播算法也存在结果稳定性较差的问题.基于此对标签传播算法的初始化过程进行改进,提出了基于核心图的标签传播算法.通过计算图中任意两点的k阶公共邻居,将具有最大相似性的节点及k阶邻居作为初始核心社团,并为其分配初始标签.通过上述过程,提取一些较为紧密的子结构来作为标签传播的初始社团,并给这些结构分配初始社团标签.在真实网络中的实验结果表明,该算法可以大幅提高结果的稳定性.     

复杂网络中的社团结构发现方法

社团结构是真实复杂网络异质性与模块化特性的反映。深入研究网络的社团结构有助于揭示错综复杂的真 实网络是怎样由许多相对独立而又互相关联的社区形成的,使人们更好地理解系统不同层次的结构和功能,具有广泛 的实用价值。总结了目前常用的社区发现方法,包括经典的GN算法、模块度优化算法、基于网络动力学的方法以及 统计推断方法;用社区划分基准测试网络Zachary对上述算法进行了实验,对这几类算法的时间复杂度和优缺点进行 了比较分析。最后,对复杂网络的社区结构发现算法的研究进行了展望。     

我国社区学院建设

社区学院作为我国实现高等教育大众化的一种形式.是构建学习型社会和终身教育的重要载体。文章梳理了近几年来我国学者对社区学院研究的主要内容、国外社区学院对我国社区学院建设的启示等,并就此提出了一些思考。     

虚拟社区管理初探

简要提出了虚拟社区管理的主要内容,分析了虚拟社区管理的主要问题和管理的难点,针对这些问题和难点提出了虚拟社区管理的系统性解决方案,数据挖掘将在管理系统里面成为主要工具,并对虚拟社区的未来研究方向进行了展望.     

Product recommendation in online social networking communities: An empirical study of antecedents and a mediator

Intention to facilitate individual voluntary product recommendation in online social networking communities has attracted increased attention. However, it is not obvious why individuals recommend products in a community composed of non-transactional users. What are the critical factors influencing such a behavior? To attempt to provide insights into the product recommendation behavior in online social networking communities, we develop a model to investigate the effects of community atmospheric cues on affective social distance and subsequent product recommendations based on the stimulus–organism–response paradigm. By analyzing the results of a survey using a questionnaire, we found that community reciprocity and community receptivity have a direct influence on product recommendation, while community atmospheric cues have an indirect influence through affective social distance. Theoretical and managerial implications are discussed.     

基于社团强度系数的社团结构发现算法

社团结构是复杂网络普遍存在的拓扑特性之一.为了将复杂网络中的社团结构有效地划分出来,在对强社团定义的基础上,引入社团强度系数的概念,提出了一种基于社团强度系数的社团结构发现算法.该算法具有较低的时间复杂度,通过不断寻找网络最大度数的节点及其邻居节点,计算其社团强度系数来衡量社团如何划分.主要针对Zachary网络和Dolphin网络等进行了仿真实验,结果表明该算法具有较高的社团划分准确度、较好的敏感性和良好的可扩展性,充分验证了其可行性和有效性.     

建立以人为本的虚拟学习社区

随着网络信息化的高度发展,虚拟学习社区已经广泛地运用于人们的学习中。当前,探讨虚拟学习社区在实际应用中存在的问题、以及如何建立有效的虚拟学习社区将对网络学习具有重要的意义。该文从概念出发,讨论目前虚拟学习社区中实际存在的一些问题,利用虚拟学习社区的特点,提出了要本着以人为本的科学发展观为原则,建立和谐、平等、有效的虚拟学习环境,使学习者能时时、处处高效地学习,从而促进学习者的全面发展。