基于事件的社会网络演化分析框架

摘要

提出了一个全新的复杂网络分析框架来跟踪动态网络的演化规律,发现其在演化过程中的时间特性.不同于传统静态时间片的分析方法,整个框架首先利用有效而快速的方法发现网络的timeline,然后利用图近似算法刻画timeline中的平稳演化段落,这样可以有效地降低个体行为的不确定性所带来的网络演化噪声.此外,综合考虑到网络中个体的多维属性,还提出一种高效的社团发现算法,用以发现动态网络中的社团结构.为了对社团进行演化分析,提出了社团演化的评价方法,以发现社团演化过程的动态特征.最后,为了示例该框架的有效性和实用性,整个框架被应用于多个实际的网络数据集,并且揭示了这些网络在演化过程中的时间特性及社团演化模式.