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面向问答社区的答案摘要方法研究综述
  • ISSN号:1003-0077
  • 期刊名称:《中文信息学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.02[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金青年科学基金(No.61300114);国家自然科学基金面上项目(No.61272383);国家自然科学基金(No.61572151)
中文摘要:

研究复杂网络中社区发现方法对分析复杂网络的拓扑结构和层次结构、理解社区的形成过程、预测复杂网络的变化趋势、挖掘复杂网络蕴含的规律特征具有十分重要的意义。同时,复杂网络社区发现方法在众多实际领域还有广泛的应用前景。综述了复杂网络社区发现方法的研究现状,将社区发现方法分为无重叠社区发现、重叠社区发现、演化发展社区发现三个方面,并分析比较了算法时间复杂度和准确度。试图为社区发现方法的研究工作提供有益的帮助和参考。

英文摘要:

It is important to study community detection methods in complex network for analyzing complex network topology and hierarchical structure, understanding community formation, predicting dynamic variation and finding characteristics contained in complex network. At the same time, complex network community detection methods have widespread applica-tion in many domains. This paper reviews, analyzes and compares community detection methods from three aspects which are non-overlapping community detection, overlapping community detection and evolutive community detection. This paper tries to draw a comprehensive outline of the research on the community detection methods, and provides useful help for the related fields research work.

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期刊信息
  • 《中文信息学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国中文信息学会 中国科学院软件研究所
  • 主编:孙茂松
  • 地址:北京海淀中关村南四街4号中科院软件所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcip@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562916
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0077
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2325/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9136