面向大规模多维社会网络的社区发现研究

发布时间：2018-03-10 17:58

  本文选题：多维网络　切入点：社区发现　出处：《图书情报工作》2014年16期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：认为处于多维社会网络中的用户会表现出多种行为取向和兴趣爱好,单独使用多维网络中的一维很难进行有效的社区发现。为了有效解决以上问题,首先基于用户关系紧密度将社交媒体中有向网转化为无向带权网,并将所有一维社交网络进行集成;然后利用SSN-LDA对社交用户进行隐含社区建模,以根据用户-隐含社区概率分布计算用户相似度;最后使用二分K均值进行用户社区划分。在真实科学网博客上进行试验,结果表明该方法能较好地进行用户社区划分。
[Abstract]:It is believed that users in multidimensional social networks will exhibit a variety of behavioral orientations and interests, and that it is difficult to make effective community discovery by using one dimension of multidimensional networks alone. In order to solve the above problems effectively, Firstly, the directed network in social media is transformed into an undirected weighted network based on the degree of user relationship, and all one-dimensional social networks are integrated, and then the implicit community modeling of social users is done by using SSN-LDA. The similarity of users is calculated according to the probability distribution of user-implicit communities, and the binary K-means is used to divide the user communities. The experiment is carried out on the blog of Real Science net, and the results show that the method can be used to partition user communities well.
【作者单位】： 安徽财经大学管理科学与工程学院;南京理工大学信息管理系;
【基金】：国家社会科学基金项目“在线社交网络中基于用户的知识组织模式研究”(项目编号:14BTQ033) 安徽财经大学2014年度校级科研项目“大尺度在线社会网络的社区发现及其应用研究”(项目编号:ACKY1428)研究成果之一
【分类号】：TP393.09

【共引文献】

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