【摘 要】
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传统社区挖掘往往不具灵活性,并且忽略用户节点特性.为能更加个性化地挖掘网络中的社区,在传统的社交网络表示方法的基础上,提取用户在社交网络中的属性,例如用户档案中的信
【机 构】
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广东工业大学管理学院,广东广州 510520
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传统社区挖掘往往不具灵活性,并且忽略用户节点特性.为能更加个性化地挖掘网络中的社区,在传统的社交网络表示方法的基础上,提取用户在社交网络中的属性,例如用户档案中的信息、用户的度节点信息等.将得到的数据进行结构化分类处理,用布尔值表示静态属性,用连续值表示动态属性,再将两者相结合构建混合型数据的贝叶斯网络.并通过图论简化用户网络信息结构,优化计算过程,最后对模型进行可行性检验.实验最后结果表明社区挖掘具有较高的精确性,且更具灵活性,能应用于各种社区的挖掘.
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