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DSNE:一个新的动态社会网络分析算法
引用本文:周春光,曲鹏程,王曦,王建宇,王喆. DSNE:一个新的动态社会网络分析算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2008, 38(2): 408-0413
作者姓名:周春光  曲鹏程  王曦  王建宇  王喆
作者单位:吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012
基金项目:国家自然科学基金项目(60433020,60673099),教育部“符号计算与知识工程”重点实验室项目,吉林大学“985工程”项目
摘    要:为了更好地对社会网络提供动态分析,提出了一种新的基于事件的动态社会网络分析算法(Dynamic Social Network Analysis Algorithm Based on Events,DSNE)。该算法基于隐空间和两阶段聚类方法充分利用实体和事件的动态信息,能够很好地确定每个簇的核心节点,并根据时间步的变化观察到节点位置的变化趋势。实验结果表明了算法的可行性、有效性和准确性。

关 键 词:人工智能  数据挖掘  隐空间  动态社会网络  聚类  相似度
文章编号:1671-5497(2008)02-0408-06
收稿时间:2007-01-08
修稿时间:2007-01-08

DSNE:a new dynamic social network analysis algorithm
Zhou Chun-guang,Qu Peng-cheng,Wang Xi,Wang Jian-yu,Wang Zhe. DSNE:a new dynamic social network analysis algorithm[J]. Journal of Jilin University:Eng and Technol Ed, 2008, 38(2): 408-0413
Authors:Zhou Chun-guang  Qu Peng-cheng  Wang Xi  Wang Jian-yu  Wang Zhe
Affiliation:College of Computer Science and Technology,Jilin University,Changchun 130012,China
Abstract:To provide better dynamic analysis of social network,a new algorithm,Dynamic Social Network Analysis Algorithm Based on Events(DSNE),was proposed.The new algorithm takes full use of the dynamic information of the entities and events based on latent space and two-phases clustering method.It can accurately identify the core node of each cluster,and observe the moving trend of node positions at each time-step.The feasibility,efficiency and veracity of the proposed algorithm were verified by experiments.
Keywords:artificial intelligent  data mining  latent space  dynamic social network  clustering  similarity
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