Journal of Frontiers of Computer Science and Technology doi: 10.3778/j.issn.1673-9418.2008023
*The National Nature Science Foundation of China under Grant Nos. 1774159, 61876186, 61977061 (国家自然科学基金); China
Postdoctoral Science Foundation of China under Grant No. 2018M642358 (中国博士后科学基金); Think Tank of Green Safety
Management and Policy Science of China under Grant No. 2018WHCC03 (绿色安全管理与政策科学智库); State Grid Corpora-
tion of China Headquarters Science and Technology Project under Grant No. SGJSWX00FZJS1901915 (国家电网公司总部科技
项目).
端祥宇
1
,袁 冠
1,2+
,孟凡荣
1
1. 中国矿业大学 计算机科学与技术学院,江苏 徐州 221116
2. 矿山数字化教育部工程研究中心,江苏 徐州 221116
+ 通信作者 E-mail: yuanguan@cumt.edu.cn
随着社交媒体多样性的增加,实时分析社交网络的需求不断增大,动态社区发现的研究受到了广
泛的关注。已有的社区发现综述多是侧重静态社区发现,以及相关方法的探讨,无法进行网络演化分析,
此外社区的实体数据往往具有交叉更替性和时序性,因此,对动态社区发现的研究现状进行研究和综述并
进行分析。首先,基于复杂网络的研究背景,提出了通用的动态社区发现研究框架。接着,形式化表示动
态社区发现的相关定义,并从网络层面和节点层面对动态社区演化进行详细分析;然后,根据架构和技术
的不同,对动态社区发现方法进行归纳分类,并结合常用数据集和评价指标对经典静态社区发现算法进行
定性和定量分析;最后,介绍了社区发现的典型应用场景,探讨了当前动态社区发现研究面临的主要挑战,
针对性地提出了相关解决方案,为动态社区发现研究领域勾画出较为清晰和全面的研究方向。
动态社区发现;社交网络;网络分析;动态社区演化
A TP393
端祥宇,袁冠,孟凡荣. 动态社区发现方法研究综述[J]. 计算机科学与探索
DUAN X Y, YUAN G, MENG F R. Dynamic community detection: A survey[J]. Journal of Frontiers of Computer
Science and Technology
Dynamic community detection: A survey
DUAN Xiangyu
1
, YUAN Guan
1,2+
, MENG Fanrong
1
1.School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu
221116, China
2.Digitization of Mine, Engineering Research Center of Ministry of Education, Xuzhou, Jiangsu 221116, China
Abstract: With the increasing diversity of social media, the demand for real-time analysis of social networks con-
tinues to increase, and research on dynamic community detection has received extensive attention. Existing commu-
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