【摘 要】
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运用PageRank算法、SimRank算法、聚类分析和概率统计估计法等对实际通讯数据的社群分类问题进行了聚类判别和分析。运用PageRank算法和SimRank算法分别对无向图和有向图分析
【机 构】
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河南城建学院数理学院,河南城建学院电气与控制工程学院
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目(18A120008),平顶山市科技创新人才计划科技创新杰出青年项目(2017011(11.5)).
论文部分内容阅读
运用PageRank算法、SimRank算法、聚类分析和概率统计估计法等对实际通讯数据的社群分类问题进行了聚类判别和分析。运用PageRank算法和SimRank算法分别对无向图和有向图分析发现:无向图中点1为一类,2、3、4为一类,5、6为一类,有向图中点2、4之间和点3、5之间的相似度高,对个体进行了初步识别,实现了分群。基于对通讯数据的分析得出节点2、3、5、10为一类,其他节点为一类,实现了个体的分群,并得出最佳信息投放方案为只投放节点2、3。通过考虑时间和通话频率对之前问题结果的影响得出最优的投
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