基于改进完全子图模型的关注对象多社区发现研究

发布时间：2017-09-26 09:10

  本文关键词：基于改进完全子图模型的关注对象多社区发现研究

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【摘要】：为实现用户和关注对象的多社区划分,针对完全子图模型不能进行多类分类的缺陷,该文引入了阈值划分方法,提出基于改进完全子图模型的社区发现算法。实验表明:与经典数据挖掘算法K-medoids相比,该文算法具有更高的准确性。
【作者单位】： 常州大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 完全子图模型 关注对象 多类 阈值划分 数据挖掘算法
【基金】：国家自然科学基金(61272367) 江苏省科技厅项目(BZ2010021) 江苏省研究生培养创新工程项目(20120515) 江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2014037-08)
【分类号】：TP301.6
【正文快照】： Feng Hongqi,Lei Chenyang,Shen Tianyu,Yang Changchun(School of Information Science and Engineering,Changzhou University,Changzhou 213164,China)微博已经成为中国最主要的在线社会网络平台之一,截至2013年12月底,我国微博用户规模已达2.81亿。微博服务的主要功能就是，

本文编号：922607