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基于社会网络可视化分析的数据挖掘
  • ISSN号:1000-9825
  • 期刊名称:《软件学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[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]南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093, [2]School of ITEE, UNSW@ADFA, Canberra, Australia, [3]南京大学金陵学院,江苏南京210093
  • 相关基金:Supported in part by the Key Program of the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60723003, 60505008(国家自然科学基金);in part by the Natural Science Foundation of Jiangsu Province of China under Grant Nos.BK2007520, BK2006116(江苏省自然科学基金);in part by the Australian Research Council (ARC) Centre for Complex Systems under Grant No.CEO0348249(澳大利亚复杂系统研究中心项目)Acknowledgments This work is funded in part by the Key Program of the National Natural Science Foundation of P.R. China under Grant No.60723003, in part by the National Natural Science Foundation of P.R.China under Grant No.60505008, in part by the Natural Science Foundation of Jiangsu Province under Grant No.BK2007520, in part by the Natural Science Foundation of Jiangsu Province under Grant BK2006116, and in part by the Australian Research Council (ARC) Centre for Complex Systems under Grant No.CEO0348249. The author would like to thank Prof. Hussein A. Abbass, Dr. Michael Barlow, and Dr. Daryl Essam in UNSW@ADFA for their valuable suggestions and contributions to this manuscript.
中文摘要:

把社会等复杂系统看作网络的思想由来已久.利用社会网络分析的方法,能够对各种社会关系进行精确的量化表征和分析,从而揭示其结构,对一系列当代社会的现象进行更加深入而具体的解释.结合社会网络可视化分析和数据挖掘的理论与方法,引入相关的地理信息,对包含1980-2002年间世界范围内1417例恐怖袭击事件的数据库进行数据分析,以这些恐怖袭击事件各要素节点之间关系作为基本分析单位,对恐怖组织之间的活动模式和发展特点等内在规律进行挖掘与解释,得出有意义的结果.提出的方法可以有效地推广应用于蛋白质结构分析、生物基因分析以及各类社会问题的分析过程.

英文摘要:

Studies in social network theory focus on characterizing complex social relationships by firstly mapping and visualizing them into a graph, and then subsequently identifying the corresponding graph properties. This paper provides an integrated approach, which combines social network analysis and data mining theory with the necessary geographical attributes to analyze 1417 instances of terrorism that occurred world wide during the period 1980-2002. The study reveals interesting patterns on the evolution of these terrorist organizations over two decades. The proposed method can be easily generalized to be applied to other types of large-scale networked datasets, such as micro-array data, and genomic networked data, etc.

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期刊信息
  • 《软件学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
  • 主编:赵琛
  • 地址:北京8718信箱中国科学院软件研究所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jos@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562563
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9825
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2560/TP
  • 邮发代号:82-367
  • 获奖情况:
  • 2001年入选中国期刊方阵“双百期刊”,2000年荣获中国科学院优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,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:54609