【摘 要】
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该文提出一种基于熵加权属性子空间的目标社区发现方法,挖掘与用户偏好相关的社区。首先,从属性和结构两个方面综合考虑节点间的相似度,利用用户给定的样例节点及其邻居扩展
【机 构】
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西北师范大学计算机科学与工程学院,桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61762078,61363058,61663004),广西可信软件重点实验室研究课题(kx201705),广西多源挖掘与安全重点实验室开放基金(MIMS18-08).
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该文提出一种基于熵加权属性子空间的目标社区发现方法,挖掘与用户偏好相关的社区。首先,从属性和结构两个方面综合考虑节点间的相似度,利用用户给定的样例节点及其邻居扩展得到目标社区中心点集;其次,在中心点集上,设计一种熵加权的属性权重计算方法,得到目标社区的属性子空间权重;再次,利用目标社区的属性子空间权重,基于节点的属性和结构相似度重写网络中边的权重;最后,定义社区适度函数并结合重写后网络中边的权重改进社区适度函数,以中心节点集为核心,挖掘基于用户偏好的内部连接紧密且与外部分离较好目标社区。此外,该方法可以扩
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