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基于關(guān)聯(lián)群演化相似度的社團(tuán)追蹤算法

徐兵; 趙亞偉; 徐楊遠(yuǎn)翔 中國科學(xué)院大學(xué)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)實驗室; 北京100049; 北京知因智慧數(shù)據(jù)科技有限公司AI實驗室; 北京100027
  • 社團(tuán)結(jié)構(gòu)
  • 關(guān)聯(lián)群
  • 多部圖
  • 演化序列
  • 社團(tuán)追蹤

摘要:在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中,社團(tuán)結(jié)構(gòu)普遍存在,且隨著時間的變化網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)也在不斷變化。為了追蹤到社團(tuán)的變化并把相鄰時刻的社團(tuán)關(guān)聯(lián)起來形成關(guān)聯(lián)群,在闡述相關(guān)定義的基礎(chǔ)上,提出了利用綜合加權(quán)的演化相似度來衡量相鄰時刻的社團(tuán)相似度,又提出了一種利用“多部圖”提取演化路徑,生成演化序列的方法。最后在某銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)上進(jìn)行實驗,實驗結(jié)果表明該算法比利用單一指標(biāo)追蹤到社團(tuán)的準(zhǔn)確率更高。

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復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué)

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主管單位:山東省教育廳;主辦單位:青島大學(xué)

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