中国博士后科学基金(2011M500846)
- 作品数：2 被引量：10H指数：2
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- 相关机构：南京大学淮海工学院更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金江苏省科技支撑计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 微博网络上的重叠社群发现与全局表示被引量：7
- 2014年
- 微博网络是新兴的覆盖海量用户、涉及广泛话题并具有复杂重叠社群结构的多模网络.在深入研究微博网络各类实体和属性内在联系的基础上,提出了以用户-话题关系为主要划分原则的重叠社群表达模型及相应的社群结构发现算法.该方法不仅考虑网络中的用户-话题关系,还融合了这一网络特有的用户关注关系、博文评论与转发关系等所形成的复合网络关系.同时,改进了传统的社群隶属矩阵表述模型,通过引入虚拟社群,使隶属矩阵不仅合理反映个体对社群的隶属度,同时标识了个体在社群中的核心度.通过基于新浪微博数据集的实验验证,结果表明:该模型与方法能够高效合理地刻画该数据集包含的重叠社群结构,实验结果具有良好的可解释性,所提出的模型和算法可以有效地应用于类似多模网络社群划分和演化分析研究中.
- 胡云王崇骏吴骏谢俊元李慧
- 关键词：实体关系模型虚拟社群
- 社群演化的稳健迁移估计及演化离群点检测被引量：3
- 2013年
- 时序数据集中的社群演化模式是网络行为动力学研究与应用的重要领域.基于社群演化的离群点检测不仅能够发现新颖的异常行为模式,同时也有利于更准确地理解社群的演化趋势.运用成员关于社群隶属关系的变化,提出了社群演化迁移矩阵的概念,研究并揭示了迁移矩阵的若干性质及其与社群结构演化之间的关系.在采用稳健回归M-估计方法进一步优化迁移矩阵降低异常点干扰的同时,对社群演化离群点加以刻画和定义.鉴于复杂网络包含大量随机游走的边缘个体,所定义的离群点综合考虑其在社群中角色的变化和相对于社群总体迁移模式的差异.基于上述思想提出的演化离群点检测算法能够适应各类社群演化趋势,更有效地聚焦和发现大规模社会网络中重要成员的异常演化行为.实验结果表明,所提出的方法能够从大规模社会网络演化序列中发现重要的离群演化模式,并在现实中找到合理的解释.
- 胡云王崇骏谢俊元吴骏周作建
- 关键词：迁移矩阵离群点检测算法
