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重叠社区结构的挖掘算法
引用本文:才华,周春光,卢廷玉,王喆. 重叠社区结构的挖掘算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2009, 39(4): 1035-1040
作者姓名:才华  周春光  卢廷玉  王喆
作者单位:吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012
基金项目:国家自然科学基金重点项目(60433020,60673099); 符号计算和知识工程教育部重点实验室项目;吉林大学“985工程”项目;计算与软件科学科技创新平台项目;“863”国家高技术研究发展计划项目(2007AA04Z114)
摘    要:针对大多数社区挖掘算法致力于寻找独立不相重叠的社区结构,而实际的网络中,社区结构往往是重叠的问题。基于凝聚方法和贪婪算法原理,提出了一种新的算法来挖掘社会网络中彼此重叠的社区结构。在模拟数据集和标准测试数据集上的实验结果表明了算法的可行性和有效性。

关 键 词:人工智能  社会网络  社区结构  分裂算法  凝聚算法  模块性
收稿时间:2007-12-27
修稿时间:2008-04-19

OCSMA:an algorithm to mine overlapping community structure in networks
CAI Hua,ZHOU Chun-guang,LU Ting-yu,WANG Zhe. OCSMA:an algorithm to mine overlapping community structure in networks[J]. Journal of Jilin University:Eng and Technol Ed, 2009, 39(4): 1035-1040
Authors:CAI Hua  ZHOU Chun-guang  LU Ting-yu  WANG Zhe
Abstract:Community mining is one of the hot research topics in social network analysis.Many algorithms were developed for discovering communities,many of which only focused on finding disjoint communities.However,in real-world networks communities overlap to some extent.To overcome the drawback of exited algorithms,a novel algorithm based on the principle of agglomerative method and "greedy" optimization algorithm was proposed to mine overlapping community structure in social networks.Experiments on simulation data and standard test data show that the proposed algorithm is feasible and effective.
Keywords:artificial intelligence  social network  community structure  divisive method  agglomerative method  modularity
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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