网络表示的模体迭代模型
社会与信息网络
2017-10-04 v2
摘要
随着来自 Facebook、Twitter、LinkedIn、微博等社交网络信息的爆发，社交媒体挖掘已成为大数据中最热门的研究领域之一。理解和表示社交网络的结构是社交媒体挖掘的关键。在本文中，我们提出模体迭代模型（MIM）来表示社交网络的结构。顾名思义，该新模型基于基本网络模体的迭代。为了更好地展示模型的特性，通过研究三顶点无向网络模体的邻接矩阵，提出了一种称为顶点重排与排列（VRA）的启发式贪心算法。该算法用于将网络的邻接矩阵映射为二值图像，展示了网络结构可视化的新视角。总之，该模型为建立图像与网络之间的联系提供了有用方法，并给出了表示社交网络结构的新途径。
引用
@article{arxiv.1710.00644,
title = {Motif Iteration Model for Network Representation},
author = {Lintao Lv and Zengchang Qin and Tao Wan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.00644},
year = {2017}
}
备注
10 pages, 3 figures and it is an extended vision of our conference paper in ICONIP 2017