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基于科研论文合著网络的社区发现算法研究

作者:夏欢;刘辉;詹隽; 刊名:重庆工商大学学报(自然科学版) 上传者:闫新亭

【摘要】为了更好地为广大学者阅读文献提供个性化的推荐服务,针对中国知网学术论文发现科研社区,提出了一种科研社区发现算法:首先利用Pajek构建出科研论文合著网络,并将网络公共数据集Dining-table partners和Sampson作为测试数据集,对科研社区发现算法和社区发现经典算法GN算法进行性能对比分析,验证科研社区发现算法的性能更优;最后利用算法发现科研社区结构,实验结果表明社区划分的效果较好。

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,I⋯ 一 ⋯ y0 .二 ∥ ⋯ _J , ] _J 卜 \ ,f、 I l rJ ,『,^ , ⋯ T u / J Vo1.34 NO.5 J Chongqing Technol Business Univ.(Nat Sci Ed) Oct.2017 doi:10.16055/j.issn.1672—058X.2017.0005.009 基于科研论文合著 网络的社 区发现算法研究 水 夏 欢 ,刘 辉 ,詹 隽 (安徽工业大 学 计算机科学与技术学 院 ,安徽 马鞍山 243002) 摘 要 :为 了更好地为广大学者阅读文献提供个 }生化的推荐服务,针对 中国知 网学术论文发现科研社 区, 提 出了一种科研社区发现算法:首先利 用 Pajek构建 出科研论文合著 网络,并将 网络公共数据集 Dining—table partners和 Sampson作为测试数据集,对科研社 区发现算法和社 区发现经典算法 GN算法进行性能对比分析 ,验 证科研社 区发现算法的性能更优 ;最后利用算法发现科研社 区结构 ,实验结果表明社 区划分的效果较好。 关键词 :科研社 区发现算法 ;科研论文合著网络 ;性能对比分析 ;科研社 区结构 中图分类号 :TP301 文献标志码 :A 文章编号 :1672—058X(2017)05—0050.06 现实世界 中的很多真实 网络都可 以用 图结构 或者 网络结构来描述。近年来 ,越来 越多的学者将 目光 转 移 到 复 杂 网 络 中 社 区 结 构 的 研 究 上 。 Newman等¨ 于 2004年 提出社 区发现 的经典算法 GN算法。由于 GN算法 的思想是从 网络全局 的角 度来划分网络社区,而且准确率较高,因此,它成为 社 区发现领域的标准算 法。后 来 的研究 人员也 提 出了各种社区发现算法。例如 ,Chen等人 提出了 一 种重叠社区发现算法,其发现过程包括社区抽取 和社区合并两个阶段。 文献[3]对某高校的科研论文合著网络的社区 结构进行 了试探性研究 ,将在其基础上进行更深一 步的研究并对算法进行性能对 比分析。对科研社 区发现算法和 GN算法进行性能对比分析 ,并基于某 高校计算机学院研究生导师的知 网论文集发现社 区 结构 ,研究成果可为个性化推荐 服务提供支持。 1 相关理论 1.1 合著网络 合著 网络定义为 :合著 网络 由节点组 ={ , : . }和边组 E={e。,e ,⋯,e }构成 ,其中节点组 中的各个节点分别对应各个作者 ,边组 中的各条边 分别对应学者 之间 的论 文合著关 系。如果 两个作 者有过论文合著关系,则存在边 e 在边组 E中,如 果没有过论文合著关系,则在边组 E中不存在边。 由上述过程形成的网络称为合著网络。 1.2 节点与社 区的连接度 (“,c) , 为当前网络中任意两个节点,c为一个社区, 式(1)给出了 和 c之间的连接度 (“,c) 的计算 方式 ,其 中,当 “与 之间存在边相连时,W =1,否 则 ,W =0,D 为节点 的度 。如图 1所 示 ,假设 当 前的网络被划分为两个社 区 C 和 C ,其 中 ,社 区 C 包含 1,2,3,4,5,6节点 ,社区 C2包含 7,8,9节点,则 图 1 网络 示意图 Fig.1 Sketch m ap of network 收稿 日期 :2017-03-06;修 回 日期 :2Ol7—04—01. 基金项 目:安徽工业大学研究生创新基金资助项 目(2015065);国家大学生创新基金资助项 目

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