本文選題：多維網絡　切入點：社區(qū)發(fā)現　出處：《圖書情報工作》2014年16期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：認為處于多維社會網絡中的用戶會表現出多種行為取向和興趣愛好,單獨使用多維網絡中的一維很難進行有效的社區(qū)發(fā)現。為了有效解決以上問題,首先基于用戶關系緊密度將社交媒體中有向網轉化為無向帶權網,并將所有一維社交網絡進行集成;然后利用SSN-LDA對社交用戶進行隱含社區(qū)建模,以根據用戶-隱含社區(qū)概率分布計算用戶相似度;最后使用二分K均值進行用戶社區(qū)劃分。在真實科學網博客上進行試驗,結果表明該方法能較好地進行用戶社區(qū)劃分。
[Abstract]:It is believed that users in multidimensional social networks will exhibit a variety of behavioral orientations and interests, and that it is difficult to make effective community discovery by using one dimension of multidimensional networks alone. In order to solve the above problems effectively, Firstly, the directed network in social media is transformed into an undirected weighted network based on the degree of user relationship, and all one-dimensional social networks are integrated, and then the implicit community modeling of social users is done by using SSN-LDA. The similarity of users is calculated according to the probability distribution of user-implicit communities, and the binary K-means is used to divide the user communities. The experiment is carried out on the blog of Real Science net, and the results show that the method can be used to partition user communities well.
【作者單位】： 安徽財經大學管理科學與工程學院;南京理工大學信息管理系;
【基金】：國家社會科學基金項目“在線社交網絡中基于用戶的知識組織模式研究”(項目編號:14BTQ033) 安徽財經大學2014年度校級科研項目“大尺度在線社會網絡的社區(qū)發(fā)現及其應用研究”(項目編號:ACKY1428)研究成果之一
【分類號】：TP393.09

【共引文獻】

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本文編號：1594440