基于连续时间加权有向网络的校园友谊社区检测算法

教育数据挖掘已成为研究大规模数据下大学生社会行为的重要研究领域。然而，传统的校园友谊网络及其社区检测算法缺乏时间特征，存在一定限制。本文提出了一种新方法，通过将校园友谊网络重构为连续时间的加权有向网络，改善了传统校园友谊网络的有效性和社区检测结果的准确性。为此，提出了一种新的用于校园友谊网络连续时间加权有向社区检测的算法，并将其用于研究大学生的社区检测。结果表明，本文重构的加权有向友谊网络比初始未经授权的无向友谊网络更能揭示真实的朋友关系。此外，本文提出的社区检测算法获得了更好的社区检测效果。社区检测后，同一社区的学生在消费水平、饮食习惯和行为规律方面表现出相似性。本文丰富了考虑时间特征的复杂友谊网络的理论研究，并为大学生管理提供了客观的科学指导。