English
资源说明：本文的主题是“基于行为预测的动态社群挖掘”，属于动态网络研究的一个新趋势。文章介绍了基于顶点行为对社群结构影响的研究，并提出了签名网络的动态社群挖掘方法。文章内容涉及以下几个重要的知识点：
1. 签名网络（Signed Networks）：签名网络是一种特殊的网络，其中的边不仅仅是连接两个节点，还带有正负号，以表达连接的性质。这种网络能够反映节点之间的关系强度和相互作用的方向。在社会网络分析中，正负边可以代表友好或敌对的关系。
2. 行为预测（Behavior Prediction）：行为预测指的是根据当前行为或已知数据预测未来行为。在动态网络分析中，行为预测能帮助我们理解和预测顶点（网络中的节点）在社群结构中的动态变化。
3. 动态社群挖掘（Dynamic Community Mining）：动态社群挖掘是寻找和分析网络结构随时间变化的社群。社群指的是网络中节点的集合，其中的节点通过较强的内部联系连接在一起，并与外部节点联系较弱。
4. 集对论（Set Pair Theory）：集对论是分析具有不确定性的系统的一种方法，它强调系统内部的统一性与差异性的关系。在动态网络分析中，通过集对论可以分析节点间关系的趋势和网络的稳定性。
5. 网络进化（Network Evolution）：网络进化是指网络结构随时间变化的过程。动态网络研究关注网络的形成、演变和消亡，以及这些变化背后的模式和原因。
6. 边缘预测模型（Edge Prediction Model）：边缘预测模型用于预测网络中尚未存在的边的形成可能性。在签名网络中，预测模型还会考虑顶点关系的可变性，即顶点间关系随时间的变化。
7. 时间轴（Time Axis）：在动态网络分析中，时间轴是一个关键维度，它帮助研究者理解和追踪网络随时间的演变过程。
8. 社群稳定性分析（Community Stability Analysis）：社群稳定性分析是指研究网络中社群随时间变化的稳定性和变化趋势。在动态网络中，社群稳定性对于理解网络动态行为至关重要。
9. 实验验证（Experimental Verification）：在动态社群挖掘算法中，实验验证用于检验算法的准确性和有效性。通过与现实数据的对比分析，可以验证算法在社群挖掘方面的实际效果。
综合上述知识点，本文提出的基于行为预测的动态社群挖掘方法首先引入了集对连接度概念来描述顶点之间的关系，并通过考虑顶点关系的可变性提出签名网络的边缘预测模型。之后，文章基于预测模型增加了时间轴T构建集对签名网络的动态模型，以此研究签名网络的演变和社群发现。文章最后使用集对理论中的连接趋势和连接熵来分析网络进化规律和社群稳定性，并通过实验验证了动态社群挖掘算法的准确性和有效性。这项研究在许多领域都有广泛的应用，包括社交媒体、生物网络、交通网络等多个实际应用场景中。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
