【摘 要】
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近年来,社会网络的研究越来越受到广泛的关注,它在计算机科学、物理学、生物、管理学都产生了重要的意义和深远的影响。人们对社会网络的静态特征及网络拓扑结构已有一定了解
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近年来,社会网络的研究越来越受到广泛的关注,它在计算机科学、物理学、生物、管理学都产生了重要的意义和深远的影响。人们对社会网络的静态特征及网络拓扑结构已有一定了解,随着研究的不断深入,现在开始将目光转向含有时间的动态社会网络,微观的社团演化特征的研究越来越备受关注。社团发现实质上是把数据挖掘中的聚类算法应用在社会网络中,社团发现对理解网络的拓扑结构及功能特征、信息推荐及预测网络的行为等都具有重要意义。基于时态社会网络社团发现的重要意义,本文主要研究内容包括三部分:时态社团网络、社团发现算法以及社团演化。本文首先对时态社会网络以及社团发现的研究背景和意义进行简要介绍,其次对文中要到的社会网络的基本概念、社会网络建模与性质、完全子图生成算法等技术进行了分析。本文研究基于完全子图的社团发现算法CPM,对CPM核心思想进行分析,采用真实数据集和仿真数据集做实验分析CPM结果,并给出了其串行实现和并行实现,分析了两种实现的时间效率,并对CPM优缺点进行分析提出了改进缺点的方法;利用学者合作网络DBLP数据集划分连通子图,提出连通分支谱系树构建的算法并利用主连通分支构建时态社会网络,将基于CPM核心架构的社团发现算法应用在时态社会网络上进行社团划分,通过十二组实验找出是使实验效果最佳的两个参数,并用先验知识验证结果的合理性;最后研究了DBLP社团演化,提出了获取社团演化结果的算法,对社团演化分支从四个方面进行分析得到社团演化的结果。本文实验结果表明:CPM并行实现比串行方式实现的时间效率高很多,尤其是在数据量较大的情况下。以DBLP为实验数据进行社团演化发现演化形态分为一脉单传和兼收并蓄两种,兼收并蓄演化形态下社团规模平均增长率要高于一脉单传形态下社团规模平均增长率,社团演化过程中?BA构型社团会逐渐演变成BA构型社团。本文在一定程度上丰富了该领域内的研究成果。
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