【摘 要】
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为解决传统社区发现算法难适用于大型复杂异质的移动网络的问题,利用移动网络使用详单数据(Usage Detail Record,UDR)和移动用户社交数据构建网络模型,提出一种融合多维信息
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61802181,61701231)。
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为解决传统社区发现算法难适用于大型复杂异质的移动网络的问题,利用移动网络使用详单数据(Usage Detail Record,UDR)和移动用户社交数据构建网络模型,提出一种融合多维信息的移动社区发现方法BNMF-NF。该方法综合考虑用户社交关系和时空行为,给出用户社交相似度、位置分布相似度和主题偏好相似度,利用加权网络融合方法融合多维相似关系构建用户相似网络,并运用有界非负矩阵分解技术实现社区结构的检测。在Foursquare和电信数据集上的实验结果表明,BNMF-NF方法能够有效发现移动网络中用户社区
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