【摘 要】
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针对动态信任网络中企业信任联盟的识别及演变问题,提出一种基于片段的演化图聚类(GC)算法。首先,通过考虑企业信任网络演化的时间信息来对信任网络进行编码;其次,构建划分和表示信任网络结构编码成本的评价函数,如信任联盟稳定则将该时间段内信任网络组成片段压缩表示,如联盟突变则开始新的信任网络片段并重新划分结构;最后,通过搜索最小编码成本,得到信任联盟的稳定结构和结构突变的时间点。仿真实验表明,所提算法能
【基金项目】
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上海市基础研究重点项目（15590501800）.
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针对动态信任网络中企业信任联盟的识别及演变问题,提出一种基于片段的演化图聚类(GC)算法。首先,通过考虑企业信任网络演化的时间信息来对信任网络进行编码;其次,构建划分和表示信任网络结构编码成本的评价函数,如信任联盟稳定则将该时间段内信任网络组成片段压缩表示,如联盟突变则开始新的信任网络片段并重新划分结构;最后,通过搜索最小编码成本,得到信任联盟的稳定结构和结构突变的时间点。仿真实验表明,所提算法能有效识别信任联盟及其结构的突变,且其准确性和运行效率均高于经典社区发现算法。
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