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移动通信网中基于用户网络影响的社区发现算法
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:《小型微型计算机系统》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[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:[1]内蒙古大学计算机学院,呼和浩特010021, [2]内蒙古大学信息网络中心,呼和浩特010021
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61163011,61262082)资助; 内蒙古自治区自然科学基金杰出青年基金培养项目(2012JQ03)资助; 教育部科学技术研究重点项目(2120250)资助
中文摘要:

移动网络社区发现是面向特定移动用户推广移动网络服务的有效方法.利用实际的移动通信数据构建移动网络模型,提出基于用户网络影响的移动社区发现算法.该算法采用信号传递思想将移动用户对网络的影响转化为欧式空间向量关系,利用欧式距离计算用户相似度,基于高效的仿射传播聚类算法实现了移动通信网络的社区结构检测,同时标示了每个社区的核心用户.最后,通过实验验证了算法的有效性并分析了算法的相关参数选择.

英文摘要:

Mobile network community discovery has been introduced as a new efficient way to disseminate mobile Intemet services to a particular group of mobile users. This paper constructs a mobile network model according to the actual data of mobile communication and proposes a mobile community discovery algorithm based on users' network effects. Firstly, the algorithm converts the effect of mo- bile users on the network into the relationship between vectors in Euclid space by signaling transmission. And then Euclidean distance is used to calculate user similarity. Secondly, community structure of the mobile communication network is detected by use of the effi- cient affinity propagation clustering and the corresponding core user of each community is marked. Finally , the algorithm is proved ef- fective and its related parameters choice is analyzed in the experiments.

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期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编:林浒
  • 地址:沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编:110168
  • 邮箱:xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话:024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1220
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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:23212