【摘 要】
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随着社交网络的发展,社团发现一直是研究热点。研究网络社区有助于解释网络的结构特性,为信息推荐、信息传播控制等诸多应用提供有力的前提支撑。虽然近年来社团发现技术和方
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随着社交网络的发展,社团发现一直是研究热点。研究网络社区有助于解释网络的结构特性,为信息推荐、信息传播控制等诸多应用提供有力的前提支撑。虽然近年来社团发现技术和方法已经取得了丰硕的理论和应用成果,但随着社交网络规模不断增大和网络结构不断演化,在缺少社团公认规范定义和实际网络社团验证信息的问题,给社团发现研究带来挑战,遇到了发展瓶颈。本文通过实验还发现,用传统社团发现方法对一些具有真相社区的网络数据集的划分结果和真相社区的结果存在较大的差异。基于以上动机,本文从网络高度数和可变影响力两方面探讨了网络中高影响力节点对社团划分结果的影响。(1)借鉴幂律分布规律设计了基于半监督学习的社团处理框架,提出了基于高度数节点优化的标签传播算法,并结合若干数据集探讨了高度数节点对社团划分结果的影响关系,最后提出了几种用于判别网络中高度数节点是否可去除的方案。(2)从节点可变影响力角度,提出一种基于PageRank的可变影响力社区发现算法和一种基于单一初始点的可变影响力局部社区发现算法,该算法可根据实际应用场景和用户期望调整社区的规模,并保持较低复杂度和算法高效性的同时,避免传统标签传播算法形成单一社区等弊端。最后,本文总结了论文的主要工作,并对未来的工作进行了展望。
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