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基于矢量影響力聚類系數(shù)的高效有向網(wǎng)絡(luò)社團劃分算法

發(fā)布時間:2019-01-17 13:59
【摘要】:社團結(jié)構(gòu)劃分對于分析復雜網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計特性非常重要,以往研究往往側(cè)重對無向網(wǎng)絡(luò)的社團結(jié)構(gòu)挖掘,對新興的微信朋友圈網(wǎng)絡(luò)、微博關(guān)注網(wǎng)絡(luò)等涉及較少,并且缺乏高效的劃分工具。為解決傳統(tǒng)社團劃分算法在大規(guī)模有向社交網(wǎng)絡(luò)上無精確劃分模擬模型,算法運行效率低,精度偏差大的問題。該文從構(gòu)成社團結(jié)構(gòu)最基礎(chǔ)的三角形極大團展開數(shù)學推導,對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的局部信息傳遞過程進行建模,并引入概率圖有向矢量計算理論,對有向社交網(wǎng)絡(luò)中具有較大信息傳遞增益的節(jié)點從數(shù)學基礎(chǔ)創(chuàng)造性地構(gòu)建了有向傳遞增益系數(shù)(Information Transfer Gain,ITG)。該文以此構(gòu)建了新的有向社團結(jié)構(gòu)劃分效果的目標函數(shù),提出了新型有向網(wǎng)絡(luò)社團劃分算法ITG,通過在模擬網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集和真實網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上進行實驗,驗證了所提算法的精確性和新穎性,并優(yōu)于Fast GN,OSLOM和Infomap等經(jīng)典算法。
[Abstract]:The division of community structure is very important for analyzing the statistical characteristics of complex networks. Previous studies have often focused on the mining of the community structure of undirected networks, but on the emerging WeChat friend circle network, Weibo has paid less attention to the network, and so on. And the lack of efficient division tools. In order to solve the problem that the traditional community partitioning algorithm has no accurate partitioning simulation model on large-scale directed social networks, the algorithm has low efficiency and large precision deviation. In this paper, the local information transfer process of network nodes is modeled from the mathematical derivation of the triangle maximal cluster, which constitutes the most basic structure of the community, and the theory of directed vector computation of probability graph is introduced. The directed transfer gain coefficient (Information Transfer Gain,ITG) is creatively constructed from the mathematical basis for the nodes with large information transfer gain in the directed social network. In this paper, the objective function of the new directed community structure partition effect is constructed, and a new oriented network community partition algorithm, ITG, is proposed. Experiments are carried out on the simulated network data set and the real network data set. The accuracy and novelty of the proposed algorithm are verified, and it is superior to the classical algorithms such as Fast GN,OSLOM and Infomap.
【作者單位】: 北京郵電大學網(wǎng)絡(luò)空間安全學院可信分布式計算與服務(wù)教育部重點實驗室;北京郵電大學國際學院;北京師范大學中國社會管理研究院;
【基金】:國家973計劃項目(2013CB 329600) 教育部哲學社會科學重大攻關(guān)項目(15JZD027) “十二五”國家科技支撐計劃國家文化科技創(chuàng)新工程2013年備選項目(2013 BAH43F01)~~
【分類號】:O157.5

【相似文獻】

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本文編號:2410126

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