改进GN算法在微博社区发现中的应用

"基于GN算法的微博社区发现方法 .pdf" 这篇论文主要探讨了在微博社区发现过程中如何利用改进的GN算法提高社区划分的准确性。微博作为现今主流的在线社交网络平台，其网络结构复杂，包含了丰富的信息交互和分享功能。传统GN算法（Girvan-Newman算法）主要依赖于用户之间的关注关系来识别社区结构，但这种方法无法充分反映出用户关系的紧密程度，从而可能造成社区划分的不精确。 论文作者韦庆杰和李京腾提出了一种创新的策略，通过量化用户间的关系紧密度来改进GN算法。这个量化过程旨在捕捉到用户互动的深度和频率，以便更好地理解他们在社交网络中的实际联系强度。通过这种方式，改进后的算法能够更准确地识别出那些具有强连接性的用户群体，即社区。 实验部分，研究人员在真实的社会网络数据集和微博模拟网络上应用了改进的算法，并与传统的GN算法进行了对比。实验结果显示，改进的算法在发现网络中的社区结构方面表现出更高的效率和准确性。这表明，考虑用户关系紧密度对于微博社区发现至关重要，能提升社区分析的质量。 关键词涵盖了计算机应用、社区发现、微博网络、GN算法以及用户关系紧密度，这些是论文研究的核心领域。中图分类号TP39115将该研究归类于信息技术和计算机科学的范畴。 这篇论文对微博社区发现的理论和实践都具有重要意义，尤其是在社交媒体分析和大数据挖掘的背景下，改进的GN算法为理解和挖掘用户社交网络的结构提供了新的视角和工具。这种研究有助于提升社交媒体数据的解析能力，进而为广告定位、用户行为预测、信息传播分析等应用提供更精准的数据支持。