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篇名
Evolutionary Spatiotemporal Community Discovery in Dynamic Weighted Networks
並列篇名
Evolutionary Spatiotemporal Community Discovery in Dynamic Weighted Networks
作者 Leiming YanYuhui Zheng
英文摘要
Detecting evolving communities in dynamic weighted networks are significant for understanding the evolutionary patterns of complex networks. However, it is difficult and challenging for traditional approaches to extract evolving communities with notable significance from dense and large dynamic complex networks, because most of communities are still so dense and large that we could not observe directly the detailed evolving sub-structures. In this paper, a novel approach is proposed to extract overlapping evolutionary spatiotemporal communities in large, dense and dynamic weighted networks. Evolutionary spatiotemporal communities can not only show the evolutionary of nodes and edges in a certain period clearly, but also contain weight vectors with similar evolving trend. Experiments on the global trading network show that the proposed approach can discover more sophisticated evolving patterns and properties which hide in those seemingly stable community structures.
起訖頁 499-506
關鍵詞 Link communityWeighted complex networkCommunity evolutionBiclustering
刊名 網際網路技術學刊  
期數 201803 (19:2期)
出版單位 台灣學術網路管理委員會
DOI 10.3966/160792642018031902018  複製DOI
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