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社会网络的模糊聚类理论及其实践

发布时间:2018-11-07 09:30
【摘要】:根据分析现有社会网络的历史、特征和应用,提出相应的理论模型。基于模糊聚类的置信传播理论,将社会网站按照其覆盖范围进行层次分类,分析影响用户数量和用户行为的因素,通过算法将其分成不同的聚类。由于算法中采用模糊集对置信概率进行近似计算,使得计算复杂度降低。然后,通过一个新能源汽车充电的社会网络,在无线传感器网络和Web2.0应用模式的例子,统计该网络的数据,并与算法聚类预测结果进行比较,实验证明算法的精确性和实用性。最后,给出一般社会网络的商业模式,并展望其对未来因特网的影响。
[Abstract]:According to the analysis of the history, characteristics and applications of the existing social networks, the corresponding theoretical model is proposed. Based on the belief propagation theory of fuzzy clustering, the social websites are classified according to their coverage, and the factors that affect the number and behavior of users are analyzed, and the social websites are divided into different clusters by the algorithm. Because the fuzzy set is used to approximate the confidence probability in the algorithm, the computational complexity is reduced. Then, through a new energy vehicle charging social network, in the wireless sensor network and Web2.0 application model examples, statistics of the network data, and compared with the algorithm clustering prediction results, Experiments show that the algorithm is accurate and practical. Finally, the business model of general social network is given, and its influence on the future Internet is prospected.
【作者单位】: 中国普天信息产业股份有限公司通信事业部;北京邮电大学图书馆;
【分类号】:TP393.09

【共引文献】

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