伴随二元关系信息粒粗化的社团挖掘方法

发布时间：2018-09-12 18:22

【摘要】：为使社团挖掘的结果更加有效,满足实际需要,研究伴随二元关系的社团挖掘粒度空间模型,给出伴随二元关系的信息粒粗化运算。通过信息粒粗化运算获得满足条件的社团结构,提出基于伴随二元关系的粗化运算的社团结构挖掘方法及相应实现算法。将所提算法与其它经典社团挖掘算法在3个数据集上进行测试和对比分析。测试结果表明了所提算法的有效性。
[Abstract]:In order to make the results of community mining more effective and meet the practical needs, the granularity space model of association mining with binary relations is studied, and the coarsening operation of information grains with binary relations is given. Through the coarsening operation of information grains, the community structure satisfying the condition is obtained, and the association structure mining method based on coarsening operation with binary relation and the corresponding realization algorithm are proposed. The proposed algorithm is tested and compared with other classical community mining algorithms on three datasets. The test results show the effectiveness of the proposed algorithm.
【作者单位】： 南昌大学计算机系;
【基金】：国家自然科学基金项目(61070139,61172156) 江西省教育厅科技计划基金项目(GJJ14134,GJJ14143) 广东省科技计划基金项目(2013B010406008)
【分类号】：TP18;O157.5

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本文编号：2239858