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社交网络中社区的检测与分析动态研究

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简介：
本研究聚焦于社交网络中的社区结构，探讨其识别、划分及演化规律，旨在为社交媒体管理和用户行为分析提供理论支持。 真实社会网络如邮件交流、科学合作以及对等网络都可以用图进行建模，并且可以从中发现社团演变的隐藏规律。尽管静态图中的社团挖掘已经被广泛采用，但基于动态图的研究还相对较少。通过使用时间序列的方法来研究动态图上的社团挖掘问题，包括社团检测与分析，我们提出了一种新的模型用于检测动态社团结构，并利用真实网络数据集进行了实验验证。

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  • 社交网络中社区的检测与分析动态研究
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    本研究聚焦于社交网络中的社区结构，探讨其识别、划分及演化规律，旨在为社交媒体管理和用户行为分析提供理论支持。 真实社会网络如邮件交流、科学合作以及对等网络都可以用图进行建模，并且可以从中发现社团演变的隐藏规律。尽管静态图中的社团挖掘已经被广泛采用，但基于动态图的研究还相对较少。通过使用时间序列的方法来研究动态图上的社团挖掘问题，包括社团检测与分析，我们提出了一种新的模型用于检测动态社团结构，并利用真实网络数据集进行了实验验证。
  • GN.rar_MATLAB网络划分与社区检测_基于边介数的社区划分matlab
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    本资源提供了一种利用MATLAB实现基于边介数算法进行网络划分和社区检测的方法，适用于复杂网络分析研究。 在复杂网络的社区划分算法中，利用边介数的经典GN（Girvan-Newman）算法是一种常用的方法。该算法通过逐步移除具有最高介数的边来识别网络中的模块结构。随着每一步迭代，被删除的边将那些紧密相连的节点分离开来，从而形成独立的社区或子群落。这种方法能够有效地揭示出复杂系统内部的不同层次和规模上的社团组织模式，并且广泛应用于社会学、生物学以及计算机科学等多个领域中对网络数据进行分析研究。
  • 社交网络中异常用户检测技术的研究进展
    优质
    本研究综述了社交网络中异常用户检测的技术现状，涵盖了多种算法模型及应用案例，探讨未来发展方向。 在社交网络环境中，异常用户检测是网络安全研究的重要方面之一。这些异常用户往往通过创建多个虚假账号来发布不实评论、实施网络欺凌或进行恶意攻击，从而对正常用户的个人信息安全及整个平台的信誉体系构成威胁。因此，许多研究人员对该问题进行了深入探讨，并提出了一个全面的研究框架。 该框架包括数据收集层（介绍如何获取相关数据和使用的数据集）、特征表示层（涵盖属性特征、内容特征、网络结构特征以及活动模式等关键因素）和算法选择层（讨论监督学习方法、无监督技术及图分析工具的适用性）。此外，结果评估部分则涉及标注策略及其评价标准。 文章最后还展望了未来的研究方向。
  • Python图形与社交网络分析
    优质
    《Python图形与社交网络分析》是一本介绍如何运用Python进行图形数据分析和社交网络研究的指南，涵盖基础概念、数据处理及高级应用。 在学习社交网络分析时，我发现了一本关于Python语言的图和网络分析的好书，推荐给大家作为参考。这类书籍并不常见，所以我觉得分享出来很有价值。
  • 社交网络分析实例
    优质
    《社交网络分析实例》一书通过具体案例深入浅出地介绍了如何利用社会学理论和数据分析工具来解析社交网络结构与功能，为读者提供实用的操作指南和洞察视角。 社会网络分析案例可以提供样例数据格式以及基本数据，以便通过分析展示网络的各种属性。
  • 社交网络分析教程
    优质
    《社交网络分析教程》是一本全面介绍如何利用数据分析方法研究社交媒体平台和人际网络结构与动态的专业书籍。适合对社会学、计算机科学等领域感兴趣的读者学习使用。 刘军的unicet讲义提供中文版内容，包括基础知识以及软件实例讲解，结合实际软件操作更容易上手学习。
  • 社区发现算法在社交网络中的应用
    优质
    本研究探讨了社区发现算法在社交网络分析中的重要性及最新进展，旨在通过算法优化来增强对社交结构的理解和利用。 最近总结了几个社交网络中的社区发现算法。
  • 社交网络中的用户推荐算法研究
    优质
    本研究聚焦于社交网络环境下的用户推荐算法，深入探讨了如何通过分析用户的在线行为数据，提升个性化内容和服务的推荐效果。 影响用户相信某个推荐结果的因素之一是朋友的推荐：90%的用户更倾向于信任朋友给出的意见。基于社交网络进行的产品或内容推荐能够很好地模拟现实社会中的互动方式，因此利用这些数据可以增强用户对系统的信任度。此外，通过分析用户在社交网络上的行为和偏好，还可以有效解决新用户的“冷启动”问题。
  • 大型社交网络中的社区识别与可视化算法
    优质
    本文探讨了在大型社交网络中自动识别和展示不同社区结构的有效算法。通过优化现有的社区检测技术，并结合先进的数据可视化方法，研究旨在揭示复杂的人际关系和社会动态模式，为社会学、市场营销及公共卫生等领域提供深入洞察。 针对现有社区发现算法中存在的社区质量无法满足图可视化需求以及效率低下的问题, 提出了一种改进的启发式 社区发现方法。该算法基于模块度优化，并通过结合预先选定种子节点的方法，抑制了大社区在算法中的过度合并现象，同时促进了小规模社区的及时合并；接着为了解决力导向布局算法中出现的社区结构不明显和布局效率低下的问题, 提出了展示大规模社交网络数据所用的一种新的社区布局方法。该方法通过引入社区引力机制来促使同一社群内的节点聚集在一起，并优化了相关引力建模，简化了整体的布局流程。实验结果表明，本段落提出的算法能够清晰且高效地展现大规模社交网络的数据结构。
  • Arxiv网络数据集中的社区检测结果
    优质
    本研究通过分析ArXiv数据库中的网络数据集，探索并展示了不同的社区检测方法及其应用成果，揭示了学术领域的结构特征和演化规律。 Arxiv网络数据集的社区检测结果显示，该数据集包含5242个节点和14484条边，对应的模块度值为0.7984。