【摘要】：針對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶群組準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)難題,提出了一種基于信任鏈的用戶主題群組發(fā)現(xiàn)方法。該方法包括3個(gè)部分:主題空間發(fā)現(xiàn)、群組核心用戶發(fā)現(xiàn)和主題群組發(fā)現(xiàn)。首先,給出了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)主題群組的相關(guān)形式化定義;然后,通過(guò)主題相關(guān)度計(jì)算發(fā)現(xiàn)主題空間,并給出主題空間上用戶興趣度計(jì)算方法;其次,提出原子、串聯(lián)和并聯(lián)信任鏈計(jì)算模型,并給出主題空間上的信任鏈計(jì)算方法;最后,分別給出主題空間發(fā)現(xiàn)算法、核心用戶發(fā)現(xiàn)算法和主題群組發(fā)現(xiàn)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的用戶群組發(fā)現(xiàn)算法相比基于興趣度的群組發(fā)現(xiàn)算法和邊緊密度群組發(fā)現(xiàn)算法,平均準(zhǔn)確率提升4.1%和11.3%,能夠有效提升用戶群組組織的準(zhǔn)確度,在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)用戶分類識(shí)別方面具有較好的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:In order to solve the problem of accurately discovering user groups in social networks, a method of user topic group discovery based on trust chain is proposed. The method consists of three parts: topic space discovery, group core user discovery and topic group discovery. Firstly, the formal definition of topic group in social network is given, and then the topic space is found through the calculation of topic correlation degree, and the method of computing user interest degree in topic space is given. Secondly, the computing models of atomic, series and parallel trust chains are proposed, and the computing methods of trust chains in the topic space are given. Finally, the topic space discovery algorithm, the core user discovery algorithm and the topic group discovery algorithm are given respectively. The experimental results show that the average accuracy of the proposed user group discovery algorithm is 4.1% and 11.3% higher than that of the interest-based group discovery algorithm and the edge-compact density group discovery algorithm. It can effectively improve the accuracy of user group organization and has good application value in the classification and recognition of social network users.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;上海師范大學(xué)信息與機(jī)電工程學(xué)院;公安部第三研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61103069,71171148) 上海市教委科研創(chuàng)新項(xiàng)目(13YZ052) 信息網(wǎng)絡(luò)安全公安部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題資助項(xiàng)目(C14602)
【分類號(hào)】：TP393.09;TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2445859