关键词： 图像分割   复杂网络   谱聚类   社团检测  

摘要： 图像分割在许多图像处理应用中具有重要作用;为提高彩色图像分割效果,更好的表示图像信息,利用复杂网络理论对彩色图像分割进行研究,从网络社团结构模型的角度分析图像,提出一种更为清晰的彩色图像分割表述方法;根据彩色图像中各像素点之间的相似性构造图像的网络社团结构图,实现对图像数据的建模,之后利用谱聚类社团划分算法对较好的网络社团结构图进行社团检测,进而实现对图像相似像素的聚类,最后得到图像分割结果;在BSDS300图像库上随机选取不同的彩色图像进行实验,通过对图像分割结果的分析研究,结果表明提出的算法在精度方面优于传统彩色图像分割算法,可以实现更好的分割结果,同时验证了社团划分算法进行彩色图像分割的可行性和有效性。

关键词： Corporate fraud detection   Social network analysis   Wisdom of crowds   Knowledge management   Crowd intelligence   Social media intelligence  

摘要： Social media is a rapid and dynamic medium of communication that forms a crucial component of the modern business toolkit. It can be used to detect corporate fraud by tapping into collective user wisdom, also known as the wisdom of crowds. This article highlights both the potential and limitations of social media in detecting corporate fraud by examining information from traditional media and social media for a recent corporate fraud case (i.e., Empowered Products Inc.). Using text analysis of information posted on traditional media compared to social media, this article illustrates how social media provides an increased level of relevant information in a faster manner. By using wisdom of crowds in this way, social media platforms such as Twitter can improve organizational knowledge quality. We identify methods for managers to utilize social media to improve their organizational knowledge management. (C) 2018 Kelley School of Business, Indiana University. Published by Elsevier Inc. All rights reserved.

关键词： Paton   Littleton   origins  

摘要： The aim of this article is to trace the principal ideas in Paton and Littleton's influential 1940 monograph to their previous and contemporaneous writings, and thus to uncover the ideas' origins in the literature.

关键词： 社团检测   边图   谱分析   角距离  

摘要： 社团检测吸引了大量的研究。在真实网络中,社团的层次性和重叠性交织在一起,然而到目前为止大部分工作只研究网络的层次性或重叠性。2010年Ahn等人在《Nature》上发表的文章证明层次性和重叠性是网络相同现象的两个方面,针对社团检测在Ahn方法的基础上提出了新算法——边图谱分析。将谱分析方法应用到边社团发现上,进行了兼顾层次性和重叠性的社团检测研究。实验使用两个真实网络来对比边图谱分析、Ahn和派系过滤算法,结果表明提出的边图谱分析算法实现了网络的重叠社团检测,并且社团划分结果比较满意。

关键词： 动态网络   社团结构   模块函数   模块密度   进化谱分  

摘要： 为有效地检测动态复杂网络中的社团结构,在进化时间平滑框架下对模块函数及模块密度函数进行了优化.通过两种函数的优化进程,论证了模块函数及模块密度函数可在进化框架下作为进化谱分聚类方法检测动态网络中社团结构的理论基础,在此理论基础上提出了检测动态网络社团结构的进化谱分算法.在计算机合成的动态网络及真实世界动态网络中,检验了该算法的合理性及准确性并与其他方法进行了比较.实验结果显示,这种新的算法仍有很高的准确性.

关键词： 社团检测   社团生存周期   动态网络   演化分析  

摘要： 针对制约动态网络演化分析方法发展的社团演变模式挖掘问题,设计了基于指向性变异策略和变邻域搜索算法的静态社团检测算法与基于匹配度和社团生存周期的社团演化分析算法,并采用在时刻上运行静态社团检测算法、在时序上运行社团演化分析算法的策略,提出了一种面向动态网络的社团检测与演化分析方法。并用Zachary空手道俱乐部网络和Power网络验证了该方法的可行性和有效性。

关键词： 动态网络   社团结构   模块密度   否定平均关联   进化谱分  

摘要： 为了有效地分析动态网络中的社团结构功能和特性,在进化时间平滑框架下基于进化聚类方法对模块密度函数和否定平均关联函数进行了优化,论证了理论可行性;在此基础上提出了检测动态网络社团结构的进化谱分算法,并对两类算法进行了详细的谱分分析。分别在计算机合成的动态网络以及真实网络中检验了所提算法的准确性和有效性,并将其与其他算法进行对比。实验结果表明,所提算法对动态网络中的社团检测仍有很高的准确性和有效性。

关键词： DeepWalk   社团检测   聚类  

摘要： 该文提出一种基于Deep Walk的网络社团检测方法。该算法的基本思想是基于图嵌入的Deep Walk方法,利用网络随机游走的方式,把网络结构映射到欧氏空间中,然后利用经典机器学习聚类算法进行聚类,从而得到社团。该文在具有社团标签的网络中进行实验,从实验中验证了这种思想的可行性,取得了显著的效果。

关键词： 隐藏社团   检测算法   HICODE框架   等级结构  

摘要： 社团结构研究在社交网络、生物网络等领域有着重要的应用，而其密集子结构即社团的研究是其重要的组成部分。经典的社团检测算法研究主要包括非重叠社团算法、重叠社团算法以及构建社团的树状等级结构。2013年以来，何琨等人提出了隐藏社团结构的图模型新概念，给出了在真实网络中挖掘隐藏社团结构的算法框架（HiddenCommunity Detection,HICODE）。\n HICODE框架能够找到一些被强社团掩盖的处于深层次的隐藏社团，这些隐藏社团几乎不能被现有的社团检测算法发现。本文在该框架的基础上，将社团等级结构的概念引入进来。在真实世界中，一个社团内部可能包含了多个更小的社团,对等级结构的研究也是社团检测的重要部分。本文对HICODE框架进行了修改，使其支持了带等级结构的基算法（Base Algorithm）。通过在人工数据和真实数据上的实验，验证了使用处于不同等级社团结构进行结构削弱的效果，完善了HICODE框架。另外，还提出了通过在原图和削弱之后的图中抓取社团对应的子图，然后使用基算法进一步在子图中寻找社团内部的子社团结构。这样对于在HICODE中找出的强社团结构和弱社团结构，算法可以分别继续向下寻找社团内部更小的社团。通过在人工合成数据上面进行实验，验证了算法的有效性。最后将算法应用到真实社交网络上，发现能够找出一些由共同属性组成的多层次多等级的社团，其检测准确率明显优于基算法。

关键词： 社团检测   社团结构分析   差分进化   复杂网络  

摘要： 复杂网络的社团结构分析可抽象为一个优化问题,用进化算法求解。进化类算法的一个基本问题是如何把问题的候选解编码到进化个体中。本文将索引局部邻接表示法用于社团检测进化算法的个体表示,把社团结构分析转化为一个整数优化问题。在该个体表示方法的基础上,提出了一种基于差分进化的社团检测算法。在一组合成网络和真实网络上验证了算法性能,并与两种基于遗传算法的典型社团检测进化算法进行了对比。实验结果表明,当网络社团结构较为清晰时,基于差分进化的算法检测到的社团结构具有更好的质量。