首页 > 期刊 > 自然科学与工程技术 > 基础科学 > 非线性科学与系统科学 > 复杂系统与复杂性科学 > 基于关联群演化相似度的社团追踪算法 【正文】

基于关联群演化相似度的社团追踪算法

徐兵; 赵亚伟; 徐杨远翔 中国科学院大学大数据分析技术实验室; 北京100049; 北京知因智慧数据科技有限公司AI实验室; 北京100027
  • 社团结构
  • 关联群
  • 多部图
  • 演化序列
  • 社团追踪

摘要:在复杂网络中,社团结构普遍存在,且随着时间的变化网络中的社团也在不断变化。为了追踪到社团的变化并把相邻时刻的社团关联起来形成关联群,在阐述相关定义的基础上,提出了利用综合加权的演化相似度来衡量相邻时刻的社团相似度,又提出了一种利用“多部图”提取演化路径,生成演化序列的方法。最后在某银行业务数据上进行实验,实验结果表明该算法比利用单一指标追踪到社团的准确率更高。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

投稿咨询 免费咨询 杂志订阅

我们提供的服务

服务流程: 确定期刊 支付定金 完成服务 支付尾款 在线咨询