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基于标签传播的社区挖掘算法研究综述
  • ISSN号:1673-629X
  • 期刊名称:计算机技术与发展
  • 时间:2013.12.1
  • 页码:69-73
  • 分类:TP311.3[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]山东建筑大学计算机科学与技术学院,山东济南250101
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61170052)
  • 相关项目:面向带约束分析对象的联机分析模型和算法研究
中文摘要:

社会网络由于其流行程度已经成为众多学者的研究热点。通过社区挖掘算法可以发现存在于社会网络中的潜在社区,而重叠社区挖掘则可以挖掘出更具有现实意义的社区结构。但是在研究中社会网络所包含的庞大数据量又会为之带来种种不便,因此快速的社区挖掘算法就受到了越来越多的重视。基于标签传播的社区挖掘算法具有近乎线性的时间复杂度。文中将从多方面研究目前基于标签传播的社区挖掘算法的优劣,并且详细分析基于标签传播算法在以后研究中的改进思路。

英文摘要:

Social networks have been a hot area of research because of its popularity. Discover potential communities in social networks through community mining, and find community structures that have more realistic significance through detecting overlapping communi- ties. However there is lot of inconvenience because of the sheer amount of data in social networks. So fast algorithm for mining communi- ty are getting more and more attention. The algorithms based on the thoughts of label propagation have nearly linear time complexity. In this paper, study the algorithms based on the thoughts of label propagation from various aspects and analyze those algorithms' improve- ment ideas in the future research.

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期刊信息
  • 《计算机技术与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:陕西省工业和信息化厅
  • 主办单位:陕西省计算机学会
  • 主编:王守智
  • 地址:西安市雁塔路南段99号
  • 邮编:710054
  • 邮箱:ctad@vip.163.com
  • 电话:029-85522163
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-629X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1450/TP
  • 邮发代号:52-127
  • 获奖情况:
  • 《CAJ-CD规范》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊
  • 被引量:21263