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节点相似度标签传播在社会网络中的应用研究  
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【英文篇名】 Applied research of node similarity label propagation in social networks
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【作者】 夏磊; 张乐君; 国林; 张勇实; 张健沛; 杨静;
【英文作者】 XIA Lei; ZHANG Lejun; GUO Lin; ZHANG Yongshi; ZHANG Jianpei; YANG Jing; College of Computer Science and Technology; Harbin Engineering University; Dalian Futures Information Technology Co.; Ltd.;
【作者单位】 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院; 大连飞创信息技术有限公司;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2014年 14期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 社会网络; 簇结构; 局部信息; 标签传播; 节点属性相似度;
【英文关键词】 social networks; communities; local information; label propagation; similarity of node attributes;
【摘要】 近年来,社会网络簇结构挖掘取得了长足的进展,广泛应用在社会网、生物网和万维网等领域中。针对当前研究社会网络簇结构挖掘的热点问题,重点研究基于局部信息的聚类算法,并进行分析总结;对标签传播算法(LPA)进行深入研究与分析,针对该算法中由于随机策略而导致网络划分并非最优的缺陷,引入节点属性相似度的概念,提出LPA-SNA算法;采用美国大学足球赛程网络、科学家合著网络作为数据集,分别实现LPA算法与LPA-SNA算法,并对它们的性能进行比较。实验结果表明LPA-SNA较之原始的LPA算法,提高了网络聚类的质量,优化了聚类效果,同时降低了算法的时间开销,提高了算法聚类速度。
【英文摘要】 In recently years, detecting communities of social networks has made considerable progress, and has been widely applied in the social networks, World Wide Web, biological networks and many other fields. For the hot issues of community detection in social network, firstly the correlate clustering algorithms based on local information are studied and summarized. Secondly, the label propagation algorithm that is short for Label Propagation Algorithm(LPA)is researched and analyzed in-depth, in order to solve th...
【基金】 国家自然科学基金(No.61073043,No.61073041,No.61100008); 黑龙江省自然科学基金(No.F200901,No.F201023); 高等学校博士学科点专项科研基金(No.20112304110011); 哈尔滨市优秀学科带头人基金(No.2010RFXXG002,No.2011RFXXG015); 中央高校基本科研业务费专项资金(No.HEUCF061002)
【更新日期】 2014-09-23
【分类号】 TP301.6;TP391.1
【正文快照】 1引言随着MySpace、Friendster、Facebook等网站的出现,社会网络分析引起了许多学者的关注,已成为当前数据挖掘领域的一个研究热点。社会网络是一个抽象的、广 义的概念,它并不仅限定于“社会”的范畴内。现实世界中的许多复杂系统都以社会网络的形式存在或可以建模成网络[1-

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