本文關(guān)鍵詞：基于R-C模型的微博用戶社區(qū)發(fā)現(xiàn)

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【摘要】：在微博市場營銷、個性化推薦等應(yīng)用中,發(fā)現(xiàn)興趣和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)雙內(nèi)聚的用戶社區(qū)起著至關(guān)重要的作用.現(xiàn)階段,絕大多數(shù)的用戶社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法往往將用戶聯(lián)系與用戶內(nèi)容相隔離,從而導(dǎo)致其社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果不夠合理,而少數(shù)綜合用戶聯(lián)系和內(nèi)容的用戶社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法較為復(fù)雜;LCA算法是重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法中算法效率較高且社區(qū)質(zhì)量較好的算法,然而,其在聚類時未考慮邊的真實興趣體現(xiàn).針對這些問題,構(gòu)建了以關(guān)注關(guān)系為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點、以關(guān)注關(guān)系之間是否有共同用戶為關(guān)注關(guān)系潛在的邊、以關(guān)注關(guān)系所關(guān)聯(lián)用戶的興趣集的交集為關(guān)注關(guān)系的興趣特征,構(gòu)建微博網(wǎng)絡(luò)R-C模型,并探討了其進行微博用戶社區(qū)發(fā)現(xiàn)的方法,分析了該方法的復(fù)雜度.最后,以新浪微博數(shù)據(jù)集為實驗,對照節(jié)點CNM算法和LCA算法,從興趣內(nèi)聚和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)內(nèi)聚兩方面進行分析,發(fā)現(xiàn)該方法能夠發(fā)現(xiàn)更好的微博用戶社區(qū).
【作者單位】： 中國人民大學(xué)信息學(xué)院;北京建筑大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;北京市建筑安全監(jiān)測工程技術(shù)研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 微博 社區(qū)發(fā)現(xiàn) 關(guān)注關(guān)系 重疊社區(qū)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71271211) 北京市自然科學(xué)基金(4132067) 中國人民大學(xué)自然科學(xué)基金(10XNI029) 北京高等學(xué)校青年英才計劃(21147514040)
【分類號】：TP393.092
【正文快照】： 3(北京市建筑安全監(jiān)測工程技術(shù)研究中心,北京100044)org.cn/1000-9825/4720.htm英文引用格式:Zhou XP,Liang X,Zhang HY.User community detection on micro-blog using R-C model.Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software,2014,25(12):2808-2823(in Chinese).http://www.jos.o，

本文編號：883460