資料介紹
社會網絡特征千差萬別,演化規律錯綜復雜.合理地分析網絡演化規律,及時地檢測網絡事件具有重大意義,基于鏈路預測的社會網絡事件檢測方法利用有限的網絡拓撲信息,能夠有效地發現網絡演化的異常波動,準確地檢測網絡事件.然而,現有方法大多受到鏈路預測的宏觀評價指標的限制,忽略了不同節點演化波動的差異,用相同的相似性計算指標去描述所有節點的演化波動,不利于提升事件檢測的表現.為了進一步提升事件檢測的精確性和敏感性,提出一種面向節點演化波動的社會網絡事件檢測方法NodeED,由節點相似性計算指標判定算法Simjudge和網絡微觀演化波動檢測算法MicroFluc組成,主要工作如下:(1)結合粒子群優化算法,提出Simjudge定量地比較不同的相似性計算指標對節點演化波動的描述程度,確定每個節點在不同時段的最佳相似性計算指標;(2)為了量化事件對網絡演化的影響,提出了MicroFluc,充分考慮節點演化波動的差異,從節點演化波動的角度對不同時段的網絡整體演化波動進行定量評估;(3)在真實社會網絡VAST和ENRON中進行對比實驗,其結果表明,NodeED在VAST中的事件敏感性提升了100%,在ENRON中的事件敏感性提升了50%,更有利于精確地檢測社會網絡中發生的事件.
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