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在线社交网络社区的启发式挖掘框架

     

摘要

指出基于全局优化的社区挖掘方法的不足,给出OSNs网络及其社区挖掘的形式定义,提出一个启发式社区挖掘框架,在此框架下对包括LWP,Clauset,Schaeffer,Papadopoulos,Bagrow与Chen在内的6种启发式社区挖掘算法进行分析比较.通过3个真实OSNs网络的实验比较,验证了启发式社区挖掘框架的可行性,在结果社区有效性与时间效率上对6种启发式算法进行比较,实验结论为网络社区挖掘的工程实践与理论研究提供了借鉴.%Limitations of communities mining approaches of global optimization are pointed out and formal definitions of OSNs network and OSNs network mining are given. A heuristic framework for mining communities is presented,under which six heuristic mining algorithms,I. E. LWP,Clauset,Schaeffer,Papadopoulos,Bagrow and Chen,are analyzed. Experiments on 3 real OSNs proved feasibility of the framework,and conclusion from comparing six heuristic algorithms on validity of resultant communities and time performance can be reference for engineering practice in network community discovery.

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