基于静态和动态的社会网络挖掘算法  

Arithmetics of Community Mining Based on Static Social Network and Dynamic Social Network

作　　者：于卓尔[1] 周春光[1] 杨滨[1] 王建园[1] 才华[1] 徐昊[1] 王喆[1] 

机构地区：[1]吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012

出　　处：《吉林大学学报（理学版）》2008年第5期897-902,共6页Journal of Jilin University:Science Edition

基　　金：国家自然科学基金(批准号:604330206067309960773095);国家863计划项目基金(批准号:2007AA04Z114);教育部"符号计算与知识工程重点实验室985工程"项目基金

摘　　要：基于社会网络的静态和动态特征,研究社会网络中的社区发现问题.针对静态社会网络,提出了边的Ξ系数及紧密度阈值等概念和Detstructure算法;针对社会网络的动态特性,提出了基于衰减策略的融合挖掘算法.所提出的两种算法在应用中都取得了较好的效果.On the basis of static and dynamic features of social network, we studied community mining problem in social network. We introduced the concept of limbic Ⅲ coefficient and closed threshold value etc. ,and Detstructure algorithm for static social network. Focusing on the dynamic nature of social network, we proposed the amalgamation mining algorithm based on the attenuation strategy. Both the algorithms have made good results in application.

关 键 词：静态社会网络 社区发现 动态社会网络 

分 类 号：TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]