本文選題：主題關(guān)注網(wǎng)絡　切入點：集對　出處：《計算機工程與應用》2017年17期

【摘要】：目前,以興趣或主題分享等為目的的興趣型社交網(wǎng)絡則引領(lǐng)著社交網(wǎng)絡改革的浪潮。融合社交關(guān)系和興趣愛好關(guān)系構(gòu)建一個新型社交網(wǎng)絡模型——主題關(guān)注模型。在此模型基礎上,采用集對聯(lián)系度刻畫頂點間相似性度量指標,該度量方法可以更好地刻畫網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)特征,提高傳統(tǒng)局部相似性度量指標對某些頂點間相似性值的計算精度,降低全局相似性度量指標的計算復雜度。綜合考慮主題影響和社交關(guān)系,將集對聯(lián)系度與凝聚型聚類算法相結(jié)合,提出一種新的主題社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法。在Karate網(wǎng)絡和豆瓣數(shù)據(jù)集上進行主題社區(qū)發(fā)現(xiàn),實驗結(jié)果表明,考慮主題影響的劃分具有更好的社區(qū)結(jié)構(gòu)。
[Abstract]:At present, interest-based social networks, such as interest or topic-sharing, are leading the reform of social networks.A new social network model-thematic focus model-is constructed by combining social relationships with interest relationships.On the basis of this model, set pair connection degree is used to describe the similarity index between vertices. This method can better describe the network structure and improve the accuracy of the traditional local similarity metrics for some vertex similarity values.Reduce the computational complexity of global similarity metrics.Considering the influence of topic and social relation, a new method of topic community discovery is proposed by combining set pair connection degree with condensed clustering algorithm.The theme community was found on the Karate network and the bean valve data set. The experimental results show that the partition considering the theme effect has a better community structure.
【作者單位】： 燕山大學信息科學與工程學院;華北理工大學遷安學院;河北省虛擬技術(shù)與系統(tǒng)集成重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(No.61472340) 國家青年科學基金(No.61602401) 河北省自然科學基金(No.F2016209344) 河北省青年科學基金面上項目(No.F2017209070)
【分類號】：O157.5

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本文編號：1690182