康颖
- 作品数：4 被引量：8H指数：1
- 供职机构：中国科学院信息工程研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 一种面向大规模社会信息网络的多层社区发现算法被引量：8
- 2016年
- 社区发现旨在挖掘社会信息网络的社区结构,是社会计算及其相关研究的基础.随着交互式社会信息网络规模的快速增长,传统的社区发现算法难以满足大规模网络的可扩展分析需求.多层社区发现算法如PMetis、Graclus等虽然可以分析包含数百万节点规模的网络,但是小于2的粗化缩减比率以及社会信息网络的幂律分布特性极大地制约着该类算法的性能优势.该文提出了一种基于三角形内点同一社区性粗化策略的多层社区发现算法TMLCD.TMLCD不仅以大于2的粗化缩减比率加快了大规模社会信息网络的粗化过程,而且从基本拓扑结构上保持了初始网络的社区效应,提高了社区发现精度.基于YouTube、Orkut等真实网络的实验结果表明:TMLCD在计算精度、内存占用以及运行时间方面的性能均优于目前典型的多层社区发现算法,适用于富含三角形的社会信息网络分析.
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- 关键词：粗化大数据
- 大规模社交网络社区的检测方法及装置
- 本发明涉及一种大规模社交网络社区的检测方法及装置。方法包括：将输入的大规模社交网络建模成图G=(V,E)；通过并行排序算法将图G上的所有节点依节点度的大小关系作降序排列，并计算图G上所有节点的有效度之和DSum；以DSu...
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- 文献传递
- 一种面向大规模社会信息网络的多层社区发现算法
- 发现旨在挖掘社会信息网络的社区结构,是社会计算及其相关研究的基础.随着交互式社会信息网络规模的快速增长,传统的社区发现算法难以满足大规模网络的可扩展分析需求.多层社区发现算法如PMetis、Graclus等虽然可以分析包...
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- 关键词：运行时间
- 大规模社交网络社区的检测方法及装置
- 本发明涉及一种大规模社交网络社区的检测方法及装置。方法包括：将输入的大规模社交网络建模成图G=(V,E)；通过并行排序算法将图G上的所有节点依节点度的大小关系作降序排列，并计算图G上所有节点的有效度之和DSum；以DSu...
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- 文献传递
