基于主题和链接分析的微博社区发现算法

发布时间：2018-06-06 17:25

  本文选题：微博 + 社区发现　； 参考：《计算机应用研究》2013年07期

【摘要】：针对传统社区发现方法大多基于链接或主题关系,且没有考虑获取微博用户社会信息时的限制,无法有效识别微博中多个社区的问题,提出了一种综合基于主题和链接分析的微博社区发现算法来挖掘微博中多个社区。算法首先研究微博用户的链接及博文主题特性,定义了链接相关度和主题相关度公式;然后推出用户总相关度公式,以此来计算节点间的传递概率,用改进后的标签传递算法对用户分类;最终划分出兴趣相似且社会联系紧密的用户群。真实数据集上的仿真实验验证了该方法的合理性和有效性。
[Abstract]:Aiming at the traditional community discovery method mostly based on the link or thematic relationship , and without considering the limitation of the social information of the microblog user , the problem of multiple communities in the microblog can not be effectively identified , and a microblog community discovery algorithm based on the theme and link analysis can not be effectively identified .
【作者单位】： 兰州交通大学电子与信息工程学院;甘肃电力信息通信中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61163010) 甘肃省陇原青年创新人才扶持计划资助项目(252003) 兰州市科技计划资助项目(2008-1-28) 甘肃省电力信息通信中心项目(KJ[2012]80号)
【分类号】：TP393.092

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

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【共引文献】

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2 曹怀虎;朱建明;潘耘;李海峰;;情景感知的P2P移动社交网络构造及发现算法[J];计算机学报;2012年06期

3 李美子;张波;;社交网络中的用户信任链形式化模型[J];计算机工程;2012年23期

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相关会议论文 前1条

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相关硕士学位论文 前1条

1 韩丽;基于共趣社区的休闲消费行为研究[D];浙江工商大学;2012年

【二级参考文献】

相关期刊论文 前7条

1 杨楠,弓丹志,李_，

本文编号：1987527