基于结构相似度的大规模社交网络聚类算法

发布时间：2017-12-20 23:39

  本文关键词：基于结构相似度的大规模社交网络聚类算法　出处：《电子与信息学报》2015年02期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对社交网络的有向交互性和大规模特性,该文提出一种基于结构相似度的有向网络聚类算法(Dir SCAN),以及相应的分布式并行算法(PDir SCAN)。考虑社交网络中节点间的有向交互性,将行为结构相似的节点聚集起来,并进行节点功能分析。针对社交网络规模巨大的特点,提出Map Reduce框架下的分布式并行聚类算法,在确保聚类结果一致的前提下,提高处理性能。大量真实数据集上的实验结果表明,Dir SCAN比无向网络聚类算法(SCAN)在F1上可提高2.34%的性能,并行算法PDir SCAN比Dir SCAN运行速度提升1.67倍,能够有效处理大规模的有向网络聚类问题。
【作者单位】： 南开大学计算机与控制工程学院;南开大学软件学院;中国民航大学民航信息技术科研基地;
【基金】：国家自然科学基金(61105049,61300166) 中国民航信息技术科研基地开放课题基金(CAAC-ITRB-201303,CAAC-ITRB-201204) 天津市科技计划项目(13ZCZDGX01098) 天津市自然科学基金(14JCQNJC00600)资助课题
【分类号】：TP301.6;TP393.02
【正文快照】： 2(南开大学软件学院天津300071)3(中国民航大学民航信息技术科研基地天津300300)1引言随着博客、微博等社交媒体的兴起,以用户为节点、以用户关系为边的社交网络迅猛增长。用户的兴趣、行为、功能等关系使社交网络中存在多个社区或簇。为了发现网络中隐藏的簇结构,传统的网络

【参考文献】

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本文编号：1313863