大规模社交网络重叠社区发现技术综述

随着社交网站的发展,大规模、结构复杂的社交网络应运而生,发现大规模社交网络的潜在结构是当前数据挖掘领域的研究难点.针对近几年出现的4种重叠式社区挖掘算法(SLPA,TopGC,SVINET,UEOC),详细分析各方法的设计原理,概括出各算法的特点和应用范畴.并将各算法应用于具备先验社区知识的多种大规模社交网络,通过多种性能评价指标进行定量对比分析.结果表明,SLPA和TopGC分别在性能和效率上取得最优,但所有算法无法同时在效率和性能上取得理想效果.