一种基于聚类融合和最小生成树的重叠社交网络划分方法（英文）

发布时间：2018-09-14 10:59

【摘要】：为解决重叠社交网络划分过程中涉及群体内容私密性的问题,提出一种基于聚类和最小生成树的社交网络划分方法。该方法首先以社交网络固有特征——成员之间联系的紧密度等属性来衡量节点之间的距离,然后使用K-means算法产生初始聚类,并将聚类结果表述为矩阵和不带环无向图的形式,并对无向图采用Prim算法得出最小生成树,删减最小生成树中距离较远的K条边得到K个最小生成树,最后利用相似度解决离群点以及重叠点的社交网络成员的归属。实验表明:该算法并未涉及社交网络成员的隐私,得到的社区结构质量较高,并有效地考虑了重叠社区成员以及孤立成员的划分。
[Abstract]:In order to solve the problem of group content privacy in the process of overlapping social network partitioning, a social network partitioning method based on clustering and minimum spanning tree is proposed. In this method, the distance between nodes is first measured by the intrinsic characteristics of social networks, such as the degree of tightness between members, and then the initial clustering is generated by using K-means algorithm, and the clustering results are expressed as matrices and unannular undirected graphs. The minimum spanning tree is obtained by using Prim algorithm for undirected graph, K minimum spanning tree is obtained by deleting the far K edge of the minimum spanning tree, and the membership of outliers and overlaps is solved by similarity measure. Experiments show that the algorithm does not involve the privacy of social network members, and the quality of the community structure is high, and the overlapping community members and isolated members are effectively considered.
【作者单位】： 重庆市教育考试院信息处;重庆理工大学图书馆;重庆市招生考试服务有限责任公司;
【基金】：supported by Science&Technology Research Project of Chongqing Education Commission(No.KJ1500906)
【分类号】：TP311.13;TP393.09

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