【摘 要】
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社会网络中,不仅包括链接结构,还包括内容信息,内容信息表达了社会网络中个体相关的话题、兴趣等语义层面的信息.只考虑链接结构的社区挖掘方法无疑忽视了内容信息的价值.提
【机 构】
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高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学); 北京大学信息科学技术学院; 深圳市云计算关键技术与应用重点实验室(SPCCTA)北京大学深圳研究生院;
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2012AA011002,2011AA010706);“核高基”国家科技重大专项基金项目(2010ZX01042-002-002-02,2010ZX01042-001-003-05);国家自然科学基金项目(60973002,61170003,61073018);深港创新圈基金项目(JSE201007160004A);深圳市科技发展基金项目(ZYA2011
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社会网络中,不仅包括链接结构,还包括内容信息,内容信息表达了社会网络中个体相关的话题、兴趣等语义层面的信息.只考虑链接结构的社区挖掘方法无疑忽视了内容信息的价值.提出了一种结合链接结构和内容信息进行动态社区挖掘的方法.将链接结构和内容表达为矩阵形式,综合历史社区划分结果,使用非负矩阵分解方法进行社区划分,以使社区结果在反映网络的链接特征的同时,还反映话题、兴趣等语义层面的特征.在真实数据集上的实验结果表明,所得到的结果揭示了社区随时间的演化情况、社区在不同时刻所关联的内容信息,并且能应用于其他领域,如专家搜索.
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