基于有向拓扑势的用户角色分析方法

段松青; 于兴隆; 吴斌; 王柏

doi:10.3969/j.issn.1000-436x.2014.12.015

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基于有向拓扑势的用户角色分析方法

学术论文 | 更新时间：2024-06-05

- 基于有向拓扑势的用户角色分析方法
- User role analysis method based on directed topological potential
- 通信学报 2014年35卷第12期页码：124-135
- 作者机构：
  
  1. 中国软件评测中心云计算促进中心，北京 100048
  2. 北京邮电大学计算机学院，北京 100876
- 作者简介：
  
  [ "段松青（1987-），男，湖南郴州人，北京邮电大学博士生，主要研究方向为云计算、文本分析、大数据。" ]
  [ "于兴隆（1989-），男，河北邢台人，北京邮电大学硕士生，主要研究方向为云计算、复杂网络、数据挖掘。" ]
  [ "吴斌（1969-），男，湖南长沙人，北京邮电大学教授、博士生导师，主要研究方向为云计算、复杂网络、智能信息处理。" ]
  [ "王柏（1962-），女，吉林省吉林市人，北京邮电大学教授、博士生导师，主要研究方向为通信软件工程、智能信息处理。" ]
- 基金信息：
  
  国家重点基础研究发展计划（“973计划）基金资助项目(2013CB329603);国家自然科学基金资助项目(71231002);国家自然科学基金资助项目(61375058);北京市教育委员会共建项目专项基金资助项目;教育部-中国移动科研基金资助项目（(MCM20123021)
- DOI：10.3969/j.issn.1000-436x.2014.12.015
  中图分类号： TP399
- 网络出版日期：2014-12，
  
  纸质出版日期：2014-12-25
- 稿件说明：
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段松青, 于兴隆, 吴斌, 等. 基于有向拓扑势的用户角色分析方法[J]. 通信学报, 2014,35(12):124-135.

Song-qing DUAN, Xing-long YU, Bin WU, et al. User role analysis method based on directed topological potential[J]. Communication journal, 2014, 35(12): 124-135.
段松青, 于兴隆, 吴斌, 等. 基于有向拓扑势的用户角色分析方法[J]. 通信学报, 2014,35(12):124-135. DOI： 10.3969/j.issn.1000-436x.2014.12.015.

Song-qing DUAN, Xing-long YU, Bin WU, et al. User role analysis method based on directed topological potential[J]. Communication journal, 2014, 35(12): 124-135. DOI： 10.3969/j.issn.1000-436x.2014.12.015.

摘要

真实世界中存在大量有向、加权、动态的网络。针对有向加权网络的节点角色分析问题，提出了一种基于有向拓扑势的节点角色分析方法，该方法根据节点的行为模式及局部影响力将节点划分成4种角色。然后介绍了基于节点角色的动态网络演化分析方法，它能对角色行为进行动力学建模，展示了随时间连接模式的变化，并能检测较大影响的事件。实验结果表明，本方法能有效估计节点角色并检测动态网络的演化。

Abstract

The majority of real-world networks are directed

weighted and dynamic.Aiming at the problem of node role analysis in directed weighted network

a novel node role analysis method based on directed topological potential is pro-posed

which can divide nodes into four roles based on their behavior pattern and local influence.Then

a node role-based dynamic networks evolution analysis method is introduced

which can model the dynamics of behavioral roles represent-ing the main connectivity patterns over time and detect the significant event.The experiment results indicate that pro-posed approaches can effectively estimate the node role and detect the dynamics of network evolution.

关键词

Keywords

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