基于数据场分析的语义重叠社区发现算法

发布时间：2017-11-14 09:24

  本文关键词：基于数据场分析的语义重叠社区发现算法

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【摘要】：语义社会网络是一种由信息节点及社会关系构成的新型复杂网络,而传统社会网络社区发现算法以节点邻接关系为挖掘对象,因此无法有效处理语义社会网络重叠社区发现问题.针对这一问题,提出基于语义数据场的语义重叠社区发现算法,该算法首先以LDA(latent dirichlet allocat,ion)模型为语义信息模型,利用Gibbs取样法建立节点语义信息到语义空间的量化映射;其次,利用节点间语义坐标及链接关系,建立节点的语义数据场模型;再次,以语义关系强度及语义势能为参数,提出一种改进的语义社会网络重叠社区发现的随机游走策略;最后提出可度量语义社区发现结果的语义模块度模型.通过实验分析,验证了本文算法及语义模块度模型的有效性及可行性.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61370083,61073043,61073041,61370086) 高等学校博士学科点专项科研基金(批准号:2011230-4110011,20122304110012)资助项目
【分类号】：TP393.09;O157.5
【正文快照】： 1引言随着网络通讯的发展,电子社交网络如Bacebook,Twitter等,己成为人们日常生活中不可分割的社交渠道.为丰富用户的Web社区生活,各社交网站推出了”社区推荐”及“好友圈”服务.由此而生的社区划分及社区推荐算法,已成为社会网络数据挖掘研宄的热点.从社区划分算法的研宄内

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

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【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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2 董峰,叶旭Q，

本文编号：1184817