Web社会网络的粗糙属性图模型及应用
本文关键词:Web社会网络的粗糙属性图模型及应用
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【摘要】:针对Web环境下的社会网络具有信息粗糙性的特征,即Web数据中有大量垃圾内容和垃圾链接,同时很多信息是不完整的、缺失的,且信息有重复现象存在等,在已提出的属性图模型基础上,结合粗糙集理论解决不完备信息的优势,首先提出粗糙顶点属性图和粗糙边属性图,进而给出粗糙属性图的概念,以对Web社会网络结构进行分析,使其能够描述复杂Web社会网络中的不完整信息以及动态变化的链接。其次对粗糙属性图的粗糙特性进行分析,给出粗糙顶点精度、粗糙边精度和粗糙图精度等概念,得出粗糙属性图的精度与顶点和边集属性划分程度有关的结论,即人们对图的认知程度与图的精度密切相关。最后,在中国知网上通过对论文作者进行查询得到粗糙图,并通过不断添加顶点属性,将图顶点划分得越来越精细,挖掘出要查询的作者合作关系图,从而说明粗糙属性图在社会网络分析中符合人们的认知过程。
【作者单位】: 燕山大学信息学院;河北联合大学理学院;
【关键词】: Web社会网络 属性图 粗糙顶点属性图 粗糙属性图 图精度
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61370168) 河北省自然基金资助项目(F2012209019)
【分类号】:TP393.09;TP18
【正文快照】: 1引言社会网络是以社会生活中人类或组织的行为活动为研究对象,将其抽象为相互作用的个体组成的网络。这样的网络无处不在,并且与我们的生活密切相关,如演员合作网络、科学家合作网络、恐怖分子网络、疾病传染网络以及虚拟社会网络等等。社会网络研究[1]是理解社会现象、预测
【参考文献】
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【二级参考文献】
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本文编号:683505
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