社团检测简化是重要的图挖掘问题,动态网络上的重叠社团检测及其社团演变模式是近年来的研究热点,但将静态网络的局部优先的社团检测算法应用到动态网络的重叠社团及其演变模式检测上的研究较少。为此,提出一种局部优先的动态网络重叠社团演化分析方法。该方法在每个网络快照上利用标签传播算法检测局部Ego社团,通过不断合并局部Ego社团得到全局社团结构。在此过程中引入社团相似度与关联度2个概念,利用演化聚类框架进行重叠社团演化分析。实验结果表明,该方法不仅能有效地发现动态网络中重叠社团结构,而且还可以分析出社团随时间的演化模式。
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
全部0条评论
快来发表一下你的评论吧 !