【摘 要】
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现代的通信方式如电子邮件,博客,聊天室等使得一个通信网络中的个体的交流方式变的多样化,同时也产生了海量的并不断增长的交流数据。这些海量数据为网络中的一些组群掩饰它
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现代的通信方式如电子邮件,博客,聊天室等使得一个通信网络中的个体的交流方式变的多样化,同时也产生了海量的并不断增长的交流数据。这些海量数据为网络中的一些组群掩饰它们的存在及行为提供了环境,大量的随机交流使得它们很难被发现,这样的组群也被称作隐组。特别是2001年的9.11悲剧使人们更加认识到需要找到有效的方法来发现网络中的隐组。
本文首先简单介绍了国内外现有的部分研究成果,然后介绍了一种不基于语义而仅依靠交流图本身的查找隐组的新颖算法。由于隐组内成员交流有周期性特点,因此算法根据节点间的通信时间和频繁程度用一种通信流模式来发现隐组,通过以小组群为节点来构造大组群的思想来发现隐藏在网络中的隐组。随后通过引入启发式搜索思想及PageRank技术对算法进行了改进。最后分别通过随机图数据以及安然邮件数据库(Enron Email Dataset)数据对算法的改进进行了测试,证明改进后的算法无论是在运行时间上还是在划分的组群质量上都有很大的提高。
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