【摘 要】
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引文网络的社团划分是文本挖掘的一种重要方法,为提高引文网络社团划分的准确性,本文提出一种综合考虑引文网络的内容和拓扑结构属性的社团划分方法。该算法首先利用改进的余
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院成都文献情报中心
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引文网络的社团划分是文本挖掘的一种重要方法,为提高引文网络社团划分的准确性,本文提出一种综合考虑引文网络的内容和拓扑结构属性的社团划分方法。该算法首先利用改进的余弦相似度方法计算节点相似度,然后综合考虑节点结构与内容相似度对网络进行重构,在此基础上以相邻节点对相似度作为边权,运用Louvain社团划分方法对加权引文网络进行社团划分,提出一种综合考虑节点内容及结构属性的社团划分方法。通过在真实引文网络数据集上的实验表明,本文所提出的方法能改善引文网络的划分效果。
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