【摘 要】
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文章通过研究疾病社区的特点,把LDA模型和相似度计算方法相结合,提出了一种疾病网络社区发现方法,该方法运用LDA模型识别出网络中的疾病主题;然后运用相似度计算方法进行主题用户映射,找出疾病社区用户;最后通过创建用户关系,挖掘出疾病社区的网络结构。通过实验并与其它方法进行对比,实验结果表明文章方法在疾病网络社区发现方面达到了良好的效果。
【基金项目】
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安徽省2020年双基建设C语言程序设计项目(编号2020Sjjxsfk2586),宿州职业技术学院校级教学研究重点项目(编号szy2020zlgc29),安徽省省级质量工程线下课程(编号2020kfkc577)的成果之一。
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文章通过研究疾病社区的特点,把LDA模型和相似度计算方法相结合,提出了一种疾病网络社区发现方法,该方法运用LDA模型识别出网络中的疾病主题;然后运用相似度计算方法进行主题用户映射,找出疾病社区用户;最后通过创建用户关系,挖掘出疾病社区的网络结构。通过实验并与其它方法进行对比,实验结果表明文章方法在疾病网络社区发现方面达到了良好的效果。
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