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基于影响簇选择模型和MCMC采样的社交圈子识别算法
  • ISSN号:1000-2243
  • 期刊名称:《福州大学学报:自然科学版》
  • 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]福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350116
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61300104);福建省自然科学基金资助项目(2013J01230)
中文摘要:

提出一种新的紧密度公式和一种影响簇发现模型,并在此基础上设计基于局部社团探测的采样算法MCMCS_LCD,以及基于MCMCS_LCD的社交圈子自动识别算法SCD_MCMCS_LCD,算法综合考虑局部模块度和节点间紧密度。在真实数据集上的实验表明, SCD_MCMCS_LCD算法在具有较快收敛速度的同时还具有较好的社交圈子识别效果。

英文摘要:

This paper proposes a new expression of the close affinities and the influential cluster selec -tion model, and on this basis to design an efficient sampler algorithm , called MCMCS_LCD, and fur-ther design an automatic detection method called SCD_MCMCS_LCD.The algorithm takes account in-to both local modularity M and close affinities .Experiments demonstrate that SCD_MCMCS_LCD has a faster convergence speed while still maintains a good social circle recognition effect .

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期刊信息
  • 《福州大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:福州大学
  • 主办单位:福州大学
  • 主编:杨黄浩
  • 地址:福建省福州市大学新区学园路2号
  • 邮编:350116
  • 邮箱:xb@fzu.edu.cn
  • 电话:0591-22865030 22865031
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-2243
  • 国内统一刊号:ISSN:35-1117/N
  • 邮发代号:34-27
  • 获奖情况:
  • 全国高校优秀自然科学学报,华东地区优秀期刊,福建省优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,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)
  • 被引量:8994