基于结构分析的信息网络社团趋势预测

作     者：张永辉 李川 唐常杰 李艳梅 ZHANG Yonghui;LI Chuan;TANG Changjie;LI Yanmei

作者机构：四川大学计算机学院成都610065 国家空管自动化系统技术重点实验室成都610065 武汉大学软件工程国家重点实验室武汉430072 

出 版 物：《计算机科学与探索》 (Journal of Frontiers of Computer Science and Technology)

年 卷 期：2015年第9卷第4期

页      面：403-409页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金Grant No.61103043 国家"十二五"科技支撑计划项目Grant No.2012BAG04B02 武汉大学软件工程国家重点实验室开放基金项目Grant No.SKLSE2012-09-26 

主　　题：信息网络 社团演化 层次聚类 

摘      要：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。