分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-19 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 社团结构分析是复杂网络研究的一项重要内容。基于群体智能思想提出了一种自组织的重叠社团结构分析算法SO^2CSA^2。基本思想是：把网络视为一个群体，网络节点是其中的一个个具有简单智能的个体，每个个体依据定义的社团连接分数自主决定要加入的社团（可同时加入多个社团）。首先在网络中寻找一组K-派系作为初始社团结构；在此基础上，所有个体迭代地选择其社团归属，最终整个网络的社团结构将逐渐生长出来；最后对获得的社团结构进行后处理，即调整少量节点的社团归属，以提高其质量。在一组合成网络和现实世界网络上的实验表明，SO^2CSA^2发现的社团结构的质量比两种对比算法（SLPA和OSLOM）更好，尤其是在网络中重叠节点较多或节点重叠度较大的情况下，社团结构质量的提升更为明显。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-12-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 为了解决传统聚类方法在多维数据集中聚类效果不佳的问题，提出了将网络社团划分的方法，应用到多维数据聚类分析中。对于一个多维数据集，首先对分析对象进行特征提取，构建出每个对象的特征向量，通过计算皮尔森相关系数来度量不同特征向量之间的相似性，从而构建出一个相似性网络，采用Blondel算法对该网络进行社团划分达到聚类的效果。实验结果表明该方法可以在多维数据聚类中得到较好的聚类结果，准确率达到92.5%，优于k-means算法的75%。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2018-07-05 合作期刊: 《智库理论与实践》
摘要： ［目的/意义］科技社团具有建设智库的优势，研究科技社团智库建设对于完善智库建设相关理论，促进我国智库发展具有一定意义。［方法/过程］通过对科技社团和智库相关资料的整理、分析和研究，找出了二者之间的共性，总结了科技社团智库的重要作用。运用SWOT 矩阵分析模型对建设科技社团智库的内外部环境进行了分析。［结果/结论］通过分析发现，科技社团向智库方向转型是必然趋势，既是完善国家创新体系、承接政府转移职能的需要，也是提高自身竞争力的需要。在此基础上, 提出科技社团智库建设的路径模式。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 旨在对多节点多关系混合网络社团划分方法进行梳理，探析现有社团划分方法存在的问题及面临的困难，预见未来的发展趋势。[方法/过程] 对近年来有关多节点类型、多关系类型混合网络的社团划分方法研究工作进行系统梳理，从基于概率生成模型、元路径、种子节点、扩展模块度以及混合网络同构5个方面对划分方法进行阐述，归纳混合网络社团划分常用的评估指标：标准化互信息NMI、调整兰德指数ARI和模块度Q，指出社交媒体、学术网络、欺诈检测3个应用场景。[结果/结论] 归纳出多节点多关系混合网络社团划分方法的适用性及优缺点，揭示了当前发展面临的挑战，为后续的混合网络分析研究提供新的视角，并展望今后可能进一步拓展的相关研究方向。
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2023-07-26 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义]复杂网络的社团结构研究已逐渐成为科学家借助文献数据开展科学结构研究的有力工具，社团划分效果的不同对科学结构的解读有着举足轻重的影响。本文对混合网络社团划分方法进行梳理，以期对该领域的相关研究提供借鉴参考。[方法/过程]通过文献调研，阐明混合网络的概念与类型，从网络构建或算法革新角度对各类型混合网络的社团划分研究进行概述，也对支撑混合网络社团划分的经典算法进行简介。[结果/结论]通过系统地梳理总结不同类型混合网络的社团划分工作，为后续的网络分析研究提供研究的视角和方法，同时揭示其在科学结构研究中所面临的挑战与所具有的现实意义，展望今后可能进一步拓展的相关研究方向。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-17 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 延迟容忍网络是一种缺乏持续连接的新型网络体系结构，选择合适的转发节点是实现延迟容忍网络高效的转发和投递消息的关键问题。由于节点移动性和网络拓扑动态变化等会对延迟容忍网络的传输效率产生影响，提出了一种基于节点社会性和利用随机线性网络编码的DTN网络模型NSNC-DTN。NSNC-DTN网络模型利用网络中的社团结构、社团紧密度以及节点活跃度，选择出最合适的转发节点。离线计算节点的社会性，对源节点和Center节点进行随机线性网络编码，在线完成转发，从而达到高效转发和投递的目的。仿真结果表明NSNC-DTN网络能够有效地提高信息投递成功率，减小端对端的网络延迟和网络开销。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对重叠社团检测准确率提升问题，提出了一种基于改进蚁群算法的新型重叠社团检测算法。该算法包含位置初始化、运动和后处理三个阶段，分别通过初始位置识别与标签列表存储、基于节点间相似度的启发式信息重定义、合作保持标签列表等方式，使算法在合成数据集与现实世界数据集中的重叠社团与节点检测方面具有更好的性能。实验结果表明，在合成网络与现实世界网络平台上使用不同检测算法，所提出的方法对重叠社团与重叠节点的检测准确率较传统检测方法来说更高，因而对重叠社区检测问题求解与理解网络功能结构具有重要的参考与借鉴意义。
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