| 基于社区森林模型的分布式重叠社区发现算法 |
| |
| 作者姓名： | 张妍 刘滨 梅卫 许云峰 谷利东 于彭帅 石钰 魏西峰 |
| |
| 作者单位： | 河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄 050018,河北科技大学经济管理学院,河北石家庄 050018;河北科技大学大数据与社会计算研究中心,河北石家庄 050018,中国人民解放军陆军工程大学石家庄校区,河北石家庄 050005,河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄 050018;河北科技大学大数据与社会计算研究中心,河北石家庄 050018 |
| |
| 基金项目： | 国家文化和旅游科技创新工程项目（2020年度）; 河北省省级科技计划资助项目（20310802D,21310101D） |
| |
| 摘 要： | 重叠社区发现是复杂网络挖掘中的重要基础工作,可以应用于社交网络、通讯网络、蛋白质相互作用网络、代谢路径网络、交通网络等多种网络的数据分析,从而服务智慧交通、传染病防治、舆情分析、新药研制和人力资源管理等领域.传统的单机运算架构已经难以满足各类大规模复杂网络的分析和计算要求.人工智能领域的研究人员提出将社区发现应用到网络...
|
| 关 键 词： | 分布式处理系统 社交网络 重叠社区 社区森林模型 社区发现 |
| 收稿时间： | 2021-11-09 |
| 修稿时间： | 2021-12-21 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《河北科技大学学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《河北科技大学学报》下载全文 |
|
