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第 38卷 第 2期 吉 林 大 学 学 报 (工 学 版 ) VoL38 No.2
2008年 3月 JournalofJilinUniversity(EngineeringandTechnologyEdition) M ar.2008
DSNE:一个新的动态社会网络分析算法
圭士
周春光,曲鹏程,王 曦,王建宇,王 口 口
(吉林大学 计算机科学与技术学院,长春 130012)
摘 要 :为了更好地对社会 网络提供动态分析 ,提 出了一种新的基于事件 的动态社会 网络分析
算法 (DynamicSocialNetworkAnalysisAlgorithmBasedonEvents,DSNE)。该算法基于隐
空间和两阶段聚类方法充分利用实体和事件的动态信息,能够很好地确定每个簇的核心节点,
并根据时间步的变化观察到节点位置的变化趋势。实验结果表 明了算法的可行性、有效性和
准确性。
关键词 :人工智能;数据挖掘;隐空间;动态社会 网络;聚类;相似度
中图分类号:TP183 文献标识码:A 文章编号 :1671—5497(2008)02—0408—06
DSNE:anew dynam icsocialnetworkanalysisalgorithm
ZhouChun—guang,QuPeng—cheng,WangXi,WangJian—yu,WangZhe
(CollegeofComputerScienceandTechnology,JilinUniversity,Changchun130012,China)
Abstract:To providebetterdynamicanalysisofsocialnetwork,a new algorithm ,Dynamic Social
NetworkAnalysisAlgorithm BasedonEvents(DSNE),wasproposed.Thenew algorithm tal~lesfull
useofthedynamicinformationoftheentitiesandeventsbasedon latentspaceandtwo~bhases
clusteringmethod.Itcan accurately identify thecorenodeofeach cluster,andobservethemoving
trendofnodepositionsateach time-step.The feasibility,efficiency and veracity oftheproposed
algorithm wereverifiedbyexperiments.
Keywords:artificialintelligent;datamining;latentspace;dynamicsocialnetwork;clustering;similarity
当前 ,对于动态社会 网络算法 的研究 已经开 何使节点位置在各时间步变化不大是一个很大的
始受到广泛关注 。由于动态社会网络更注重节点 挑战。节点间连接关系确定的关键是定义两个节
位置以及节点间的连接关系随时间的变化 ,因此, 点之间的相似度 ,这个值将作为图中节点之 间的
如何将时间加入到社会网络模型中并将相关信息 连接权值 ,对于网络结构的确定影响很大。②算
保存下来就成为研究的重点和难点。同时,动态 法 中对于聚类方法的选择。聚类方法既要考虑节
社会网络算法也面临着一些难 以解决的问题 :① 点的位置 ,又要考虑节点间的连接关系,传统的方
算法对于节点初始位置 以及连接关系的确定。如
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