【摘 要】
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以微博、微信为代表的社交网络不仅包含丰富的节点属性信息,还蕴含复杂的网络拓扑信息,这些社交网络通常可被建模为属性图.传统的图聚类方法假设节点属性与网络拓扑共享同一类簇结构.然而,在真实社交网络中,节点属性与网络拓扑所对应的类簇结构并非完全一致.譬如,通过社团发现技术分析新浪微博的好友关注列表能够直观地获取聚集在同一群组的用户集合;而借助文本挖掘技术分析同一群组的用户生成内容却会发现用户讨论话题的分布广泛,体现出差异化的用户偏好特征.如何有效融合属性与拓扑信息对属性图进行聚类是理解、分析和可视化大规模社交网
【机 构】
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南京财经大学江苏省电子商务重点实验室,南京理工大学计算机科学与工程学院,云境商务智能研究院南京有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2019YFB1405000),国家自然科学基金(71871109),国家自然科学基金重点支持项目(92046206)资助.
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以微博、微信为代表的社交网络不仅包含丰富的节点属性信息,还蕴含复杂的网络拓扑信息,这些社交网络通常可被建模为属性图.传统的图聚类方法假设节点属性与网络拓扑共享同一类簇结构.然而,在真实社交网络中,节点属性与网络拓扑所对应的类簇结构并非完全一致.譬如,通过社团发现技术分析新浪微博的好友关注列表能够直观地获取聚集在同一群组的用户集合;而借助文本挖掘技术分析同一群组的用户生成内容却会发现用户讨论话题的分布广泛,体现出差异化的用户偏好特征.如何有效融合属性与拓扑信息对属性图进行聚类是理解、分析和可视化大规模社交网
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