【摘要】：為解決重疊社交網(wǎng)絡(luò)劃分過程中涉及群體內(nèi)容私密性的問題,提出一種基于聚類和最小生成樹的社交網(wǎng)絡(luò)劃分方法。該方法首先以社交網(wǎng)絡(luò)固有特征——成員之間聯(lián)系的緊密度等屬性來衡量節(jié)點(diǎn)之間的距離,然后使用K-means算法產(chǎn)生初始聚類,并將聚類結(jié)果表述為矩陣和不帶環(huán)無向圖的形式,并對無向圖采用Prim算法得出最小生成樹,刪減最小生成樹中距離較遠(yuǎn)的K條邊得到K個最小生成樹,最后利用相似度解決離群點(diǎn)以及重疊點(diǎn)的社交網(wǎng)絡(luò)成員的歸屬。實驗表明:該算法并未涉及社交網(wǎng)絡(luò)成員的隱私,得到的社區(qū)結(jié)構(gòu)質(zhì)量較高,并有效地考慮了重疊社區(qū)成員以及孤立成員的劃分。
[Abstract]:In order to solve the problem of group content privacy in the process of overlapping social network partitioning, a social network partitioning method based on clustering and minimum spanning tree is proposed. In this method, the distance between nodes is first measured by the intrinsic characteristics of social networks, such as the degree of tightness between members, and then the initial clustering is generated by using K-means algorithm, and the clustering results are expressed as matrices and unannular undirected graphs. The minimum spanning tree is obtained by using Prim algorithm for undirected graph, K minimum spanning tree is obtained by deleting the far K edge of the minimum spanning tree, and the membership of outliers and overlaps is solved by similarity measure. Experiments show that the algorithm does not involve the privacy of social network members, and the quality of the community structure is high, and the overlapping community members and isolated members are effectively considered.
【作者單位】： 重慶市教育考試院信息處;重慶理工大學(xué)圖書館;重慶市招生考試服務(wù)有限責(zé)任公司;
【基金】：supported by Science&Technology Research Project of Chongqing Education Commission(No.KJ1500906)
【分類號】：TP311.13;TP393.09

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本文編號：2242508