【摘 要】
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语义社会网络(Semantic social network,SSN)是一种包含信息节点及社会关系构成的新型复杂网络.传统语义社会网络分析算法在进行社区挖掘时,需要预先设定社区个数且无法发现
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61370083,61073043,61073041,61370086);国家教育部博士点基金(20112304110011,20122304110012)资助~~
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语义社会网络(Semantic social network,SSN)是一种包含信息节点及社会关系构成的新型复杂网络.传统语义社会网络分析算法在进行社区挖掘时,需要预先设定社区个数且无法发现重叠社区.针对这一问题,提出一种面向语义重叠社区发现的block场采样算法,该算法首先以LDA(Latent dirichlet allocation)模型为语义分析模型,建立了以取样节点为核心节点的block场BAT(Block-author-topic)模型;其次,根据节点的语义分析结果,建立可度量block区域的语义凝聚力方法,实现了语义信息的可度量化;最后,以节点的语义凝聚力为输入,改进了重叠社区发现的标签传播算法(Label propagation algorithm,LPA)及可评价语义社区的SQ度量模型,并通过实验分析,验证了本文算法及SQ度量模型的有效性及可行性.
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