一种基于拉普拉斯矩阵的在线社会网络社区发现算法
张恩德
高克宁
徐彬
张昱
李封
1.东北大学计算中心 沈阳 1100042.东北大学计算中心 沈阳 1100043.东北大学计算中心 沈阳 1100044.东北大学计算中心 沈阳 1100045.东北大学计算中心 沈阳 110004
摘要：Web媒体被公认为继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”.而Web2.0的迅速普及,又使当今的Web媒体呈现了一种”自媒体”形式,即每个用户既是信息的接受者,也是信息发布者和信息转发者,因此,在当今的Web上形成了在线社会网络.研究表明在线社会网络呈现出一种很强的“模块性”(”社区性”),因此,在在线社会网络中,社区发现一直是一个研究热点,即如何设计算法以发现大规模社会网络中的社区结构.文章提出了一种基于拉普拉斯矩阵的在线社会网络社区发现算法,该算法将在线社会网络转换成以拉普拉斯矩阵形式表现,通过计算该矩阵的谱并利用其性质发现社会网络上的社区结构.文章同时针对人造数据集与真实数据集进行了实验,实验结果表明本算法能够有效的发现社会网络中的社区结构.
关键词：在线社会网络社区发现拉普拉斯矩阵矩阵谱
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：辽宁省自然科学基金(20102060)沈阳市科学技术计划项目(F11-264-1-33)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 60-62 )
英文信息