【摘 要】
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现有的微博社交网络社区挖掘算法大多基于对微博内容的识别,不但涉及用户隐私,还忽略了用户转发行为的重要性,并且对于社区数量和社区中心的判断具有主观性,社区的重叠结构也不易发现。为解决上述问题,提出了一种基于链路结构和转发行为的微博社交网络重叠社区划分方法,综合考虑微博社交网络链路结构和用户转发行为,通过对用户之间转发行为的对比来提高社区划分的质量,实现了自动快速确定社区数量,并设计了中心节点选择算法,客观合理选定社区中心节点。实验证明所提方法能够发现高质量的微博社交网络重叠社区,在理论研究和实际应用方面都有
【机 构】
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周口师范学院计算机科学与技术学院,农产品质量安全追溯技术,郑州大学互联网医疗与健康服务,郑州大学产业技术研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61902447),河南省科技厅科技攻关项目(182102310034)。
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现有的微博社交网络社区挖掘算法大多基于对微博内容的识别,不但涉及用户隐私,还忽略了用户转发行为的重要性,并且对于社区数量和社区中心的判断具有主观性,社区的重叠结构也不易发现。为解决上述问题,提出了一种基于链路结构和转发行为的微博社交网络重叠社区划分方法,综合考虑微博社交网络链路结构和用户转发行为,通过对用户之间转发行为的对比来提高社区划分的质量,实现了自动快速确定社区数量,并设计了中心节点选择算法,客观合理选定社区中心节点。实验证明所提方法能够发现高质量的微博社交网络重叠社区,在理论研究和实际应用方面都有
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