一种基于高阶组织的学习者潜在重叠社区检测算法

学习者网络拓扑结构稀疏,且传统的社区检测算法无法为惰性/冷启动学习者检测其潜在的社区。针对该类问题,提出了一种基于高阶组织的学习者潜在重叠社区检测算法(POCDL)。POCDL算法是一种局部图聚类算法,首先利用社交化在线课程平台中的好友关系、同学关系和师生关系解决学习者网络数据稀疏问题;然后挖掘学习者网络中的高阶组织并重构学习者网络;最后,根据学习者的度中心性选取初始种子集,根据社区归属度和社区亲密度进行局部社区检测。在人工网络和学者网真实网络数据集上的实验结果表明:POCDL算法能够较好地为惰性/冷启动学习者检测社区;对其他类型的复杂网络也具有一定的普适性。