结合用户生成内容与链接关系的社区发现算法

发布时间：2017-09-09 03:14

  本文关键词：结合用户生成内容与链接关系的社区发现算法

  更多相关文章： 社区发现 用户生成内容 用户链接关系 社会网络

【摘要】：社区发现一直是社会网络研究中的热点内容。但是当前社区发现算法更加关注用户与用户之间的链接关系,而对社会网络中用户生成内容(user generated contents,UGC)大数据研究较少。用户生成内容是Web2.0的特点,也是社会网络平台吸引用户的重要原因之一,对社区的形成起着重要作用。提出了一种新的社区发现算法,能够综合利用用户与用户之间的链接关系以及用户生成内容来确定用户的社区划分。该算法用LDA(latent Dirichlet allocation)算法分析用户生成内容中主要的内容形式——文本信息,同时通过谱分析方法分析用户与用户之间的链接关系,并有机结合以发现网络的社区结构。通过分析科学网的真实数据,证明了所提算法能够有效综合利用用户生成内容与用户链接关系,使社区发现的结果更加客观准确。
【作者单位】： 东北大学计算中心;
【关键词】： 社区发现 用户生成内容 用户链接关系 社会网络
【基金】：国家自然科学基金青年基金No.61402093 教育部-英特尔信息技术专项科研基金No.MOE-Intel-2012-06 辽宁省科技攻关项目No.2013217004-1~~
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： Community Discovery Algorithm Based on Combination of Users Generated Con-tents and Link RelationshipsZHANG Ende+,GAO Kening,ZHANG Yu,LI FengComputing Center,Northeastern University,Shenyang 110819,ChinaZHANG Ende,GAO Kening,ZHANG Yu,et al.Community disc

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