【摘 要】
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社区发现问题一直以来都是数据挖掘领域非常热门的研究方向,并且普遍应用于社会网络分析。然而,现有的大部分研究都是直接对单层次网络进行图切割或层次聚类,忽略了社会网络
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社区发现问题一直以来都是数据挖掘领域非常热门的研究方向,并且普遍应用于社会网络分析。然而,现有的大部分研究都是直接对单层次网络进行图切割或层次聚类,忽略了社会网络存在的多种结构特征。随着社会网络的发展,用户之间的连接关系具有异构性,呈现出多层次的结构特征;往往用户之间的影响力不同,重要性程度存在差异,表现为社区核心和辅助社区这种非平衡的弱二分结构。同时,社会网络所具有的属性不仅包含节点属性,根据社会网络的聚类效应可以将共同邻居属性作为社区划分的重要依据。针对现有社区发现方法未考虑网络的多结构特征和充分利用属性信息的缺陷,提出了基于社区核心的随机游走式社区发现框架。在发现社区时充分考虑社会网络的多层次结构、社区核心和辅助社区等结构特征和共同邻居属性,是一种两阶段的社区发现方法,包括社区核心检测和初始社区扩展。为了检测出高质量的社区核心,提出了结合网络多层次结构和属性信息的度量标准(Multilayer and Attributes Combined Measure,MACM),包括节点间相似度度量S_A(u,v)和节点重要性度量I(u)两个指标。根据MACM提出了两个改进的社区核心发现算法,包括基于贪心思想的MA-Greedy(Multilayer Attributes-Greedy)和基于权向量平衡的MA-WeBA(Multilayer Attributes-Weight-Balanced Algorithm),在计算节点间相似度和节点重要性时,综合考虑了网络的多层次结构和共同邻居属性等因素。结果表明结合多层次结构和属性能够提升社区发现精度,并且社区核心发现算法的可扩展性很好。为了使扩展后的社区更贴近真实情况,提出了基于随机游走的初始社区扩展方法,将初始社区的扩展转化为剩余节点到社区核心的分类问题,采用构造随机游走图的方式,基于随机游走概率模型完成节点到初始社区的划分,保证了社区划分效果,并且发现的社区具有更好的均匀程度。
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