基于关联群演化相似度的社团追踪算法

作者:徐兵; 赵亚伟*; 徐杨远翔
来源:复杂系统与复杂性科学, 2019, 16(01): 14-25.
DOI:10.13306/j.1672-3813.2019.01.002

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。

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