【摘要】：針對(duì)電子郵件復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,將具有良好聚類(lèi)性能的DBSCAN算法引入電子郵件網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)�；趯�(duì)該算法的分析,研究了電子郵件網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的系統(tǒng)架構(gòu)及算法實(shí)現(xiàn)流程。最后通過(guò)對(duì)安然郵件語(yǔ)料集的測(cè)試驗(yàn)證了DBSCAN算法在社團(tuán)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(tuán)中央研究院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13;TP393.098

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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(lèi)算法的方法[A];第十六屆全國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

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

8 王實(shí)美;基于DBSCAN的自適應(yīng)非均勻密度聚類(lèi)算法研究[D];北京交通大學(xué);2017年

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

10 吳林敏;針對(duì)非均勻數(shù)據(jù)集的DBSCAN過(guò)濾式改進(jìn)算法[D];重慶大學(xué);2009年

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本文編號(hào)：2224588