【摘要】：為解決游客社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與關(guān)系分類問題,以真實(shí)的游客旅游記錄為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)一種游客社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法,提出一種基于中心節(jié)點(diǎn)擴(kuò)張的局部社區(qū)挖掘算法。通過修改PageRank算法對游客社會(huì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排名,選取中心度值最大的且沒有被其它局部社區(qū)包含的節(jié)點(diǎn)作為中心節(jié)點(diǎn),用貪心算法對中心節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)張形成局部社區(qū),重復(fù)執(zhí)行,覆蓋整個(gè)游客社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可以有效挖掘出游客社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中存在的局部社區(qū),具有較小的時(shí)間復(fù)雜度。
[Abstract]:In order to solve the problem of constructing tourist social network and classifying the relationship, a method of constructing tourist social network is designed based on the real tourist travel record, and a local community mining algorithm based on the expansion of central node is proposed. By modifying the PageRank algorithm to rank the tourists' social network nodes, the nodes with the largest centrality and not included by other local communities are selected as the central nodes, and the greedy algorithm is used to expand the central nodes to form local communities. Repeat execution, covering the entire tourist social network. The experimental results show that the algorithm can effectively mine the local communities in the social network of tourists, and has a relatively small time complexity.
【作者單位】： 中國民航大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP393.09;TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2244880