【摘要】：針對電子郵件復雜網(wǎng)絡中的社團發(fā)現(xiàn)問題,將具有良好聚類性能的DBSCAN算法引入電子郵件網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)。基于對該算法的分析,研究了電子郵件網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)的系統(tǒng)架構(gòu)及算法實現(xiàn)流程。最后通過對安然郵件語料集的測試驗證了DBSCAN算法在社團發(fā)現(xiàn)中的可行性。
[Abstract]:Aiming at the problem of community discovery in complex e-mail networks, DBSCAN algorithm with good clustering performance is introduced into community discovery in e-mail networks. Based on the analysis of the algorithm, the system architecture and algorithm realization flow of email network community discovery are studied. Finally, the feasibility of DBSCAN algorithm in community discovery is verified by testing the Enron email corpus.
【作者單位】： 四川九洲集團中央研究院;
【分類號】：TP311.13;TP393.098

【相似文獻】

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1 ;Scaling up the DBSCAN Algorithm for Clustering Large Spatial Databases Based on Sampling Technique[J];Wuhan University Journal of Natural Sciences;2001年Z1期

2 岳士弘,李平,郭繼東,周水庚;Using Greedy algorithm: DBSCAN revisited II[J];Journal of Zhejiang University Science;2004年11期

3 蔡穎琨,謝昆青,馬修軍;屏蔽了輸入?yún)?shù)敏感性的DBSCAN改進算法[J];北京大學學報(自然科學版);2004年03期

4 宋明,劉宗田;基于數(shù)據(jù)交疊分區(qū)的并行DBSCAN算法[J];計算機應用研究;2004年07期

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6 何中勝;劉宗田;莊燕濱;;基于數(shù)據(jù)分區(qū)的并行DBSCAN算法[J];小型微型計算機系統(tǒng);2006年01期

7 李杰;賈瑞玉;張璐璐;;一個改進的基于DBSCAN的空間聚類算法研究[J];計算機技術(shù)與發(fā)展;2007年01期

8 馮少榮;肖文俊;;基于密度的DBSCAN聚類算法的研究及應用[J];計算機工程與應用;2007年20期

9 譚穎;胡瑞飛;殷國富;;多密度閾值的DBSCAN改進算法[J];計算機應用;2008年03期

10 馮少榮;肖文俊;;一種提高DBSCAN聚類算法質(zhì)量的新方法[J];西安電子科技大學學報;2008年03期

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1 馬帥;宋國杰;唐世渭;楊冬青;王騰蛟;;基于單元劃分的DBSCAN聚類算法[A];第十九屆全國數(shù)據(jù)庫學術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2002年

2 朵春紅;王翠茹;;基于取樣的DBSCAN聚類算法及其遺傳優(yōu)化[A];第一屆中國高校通信類院系學術(shù)研討會論文集[C];2007年

3 龐洋;李海林;郭義喜;;基于DBSCAN算法的日志信息聚類研究[A];計算機技術(shù)與應用進展·2007——全國第18屆計算機技術(shù)與應用（CACIS）學術(shù)會議論文集[C];2007年

4 宮蕊;舒紅平;郭遠遠;;基于DBSCAN的密度聚類算法的研究[A];2008'中國信息技術(shù)與應用學術(shù)論壇論文集（二）[C];2008年

5 張健沛;許慧;楊靜;崔洪晶;;基于數(shù)據(jù)分區(qū)、QR~*-樹的并行DBSCAN算法[A];2006北京地區(qū)高校研究生學術(shù)交流會——通信與信息技術(shù)會議論文集（下）[C];2006年

6 范曄;周水庚;曹晶;周傲英;;通過數(shù)據(jù)取樣擴展基于密度的聚類算法[A];第十六屆全國數(shù)據(jù)庫學術(shù)會議論文集[C];1999年

7 曹晶;周水庚;范曄;周傲英;;數(shù)據(jù)分區(qū):一種改善基于密度的聚類算法的方法[A];第十六屆全國數(shù)據(jù)庫學術(shù)會議論文集[C];1999年

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6 李宗林;基于DBSCAN的自適應聚類算法研究[D];長沙理工大學;2015年

7 劉宏超;基于DBSCAN的文本聚類算法研究[D];江西財經(jīng)大學;2016年

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9 羅啟福;基于云計算的DBSCAN算法研究[D];武漢理工大學;2013年

10 吳林敏;針對非均勻數(shù)據(jù)集的DBSCAN過濾式改進算法[D];重慶大學;2009年

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本文編號：2224588