竞赛结果: 竞赛获奖名单.pdf
竞赛主题:
学者社交网络具有社区结构,具有相同研究兴趣的学者用户之间链接更紧密,特征属性更相似。有效发现学者社交网络存在的社区,不仅有助于理解网络结构特征和演变趋势,而且对于科研团队挖掘、学术信息推荐以及合作关系预测等具有重要的应用价值。 本次竞赛以学者网社交网络的用户关系和属性信息作为数据集(已做脱敏处理),设计可融合这两类信息的社区发现模型,旨在激发相关研究人员的研究兴趣,鼓励探索具有创新性的社区发现理论、方法和技术,并用于挖掘学者网社交网络存在的高质量社区,同时鼓励采用社会科学与计算科学相结合的方法。
社区发现结果评价指标详见:
community_detection_metrics.pdf
赛制安排:
提交说明:
竞赛需在10月25日前将书面报告(word或pdf,中英文不限,不限定模板)、 社区发现结果与“参赛人信息表”打包(模板:队长姓名 + 单位名称.zip,命名规则:队长姓名+单位名称)发送至会务组邮箱ChineseCSCW2020@saidi.org.cn (邮件标题请标明数据竞赛)。
community_detection_dataset.zip
若解压后出现文件数量缺少或无法下载,可通过百度云下载
链接:
https://pan.baidu.com/s/1mPwKL4zhswGHRu6CYdC8ow
提取码:nywb
数据集主要包含4部分:attributes文件夹(用户属性)、lexicon.txt(词典)、links.txt(用户关联关系)以及README.txt(说明文件)
邮箱:ChineseCSCW2020@saidi.org.cn (邮件标题请标明数据竞赛)
电话:21075784