發(fā)布時間：2018-10-24 17:54

【摘要】：在動態(tài)網(wǎng)絡(luò)中發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)是一個復(fù)雜而又有重要意義的課題。該文針對動態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)發(fā)現(xiàn)問題,提出一種基于個體穩(wěn)定度的博弈論方法(PDG)。在該博弈方法中,網(wǎng)絡(luò)中的每個節(jié)點(diǎn)都是一個獨(dú)立個體。個體會根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的其他個體的狀態(tài),使用最佳應(yīng)對策略進(jìn)行社區(qū)的選擇。針對網(wǎng)絡(luò)演化過程中的社區(qū)更新問題,該文提出了格局檢測(Configuration checking)等優(yōu)化策略,從而大大提高了演化網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)的效率。最后,在真實(shí)演化網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗中,與最新的靜態(tài)和動態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法進(jìn)行對比,驗證了PDG方法的效率和效果。
[Abstract]:Finding community structure in dynamic networks is a complex and significant topic. In this paper, a game theory method based on individual stability, (PDG)., is proposed to solve the problem of community discovery in dynamic networks. In this game method, each node in the network is an individual. Individuals use the best coping strategies to select their communities according to the status of other individuals in the network. Aiming at the problem of community renewal in the process of network evolution, this paper proposes some optimization strategies, such as pattern detection (Configuration checking), which greatly improves the efficiency of community discovery in evolutionary networks. Finally, the efficiency and effectiveness of the PDG method are verified by comparing it with the latest static and dynamic community discovery methods in the real evolutionary network experiment.
【作者單位】： 北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;北京林業(yè)大學(xué)理學(xué)院;
【分類號】：TP393

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本文編號：2292118