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石小丹

作品数:1 被引量:0H指数:0
供职机构:上海海事大学信息工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇社区网络
  • 1篇朋友
  • 1篇朋友圈
  • 1篇主题模型
  • 1篇拓扑
  • 1篇拓扑结构
  • 1篇网络

机构

  • 1篇上海海事大学

作者

  • 1篇吴爱华
  • 1篇石小丹
  • 1篇王海侠

传媒

  • 1篇计算机系统应...

年份

  • 1篇2017
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于用户关联与主题关注的朋友圈兴趣组发现方法
2017年
传统社区发现算法大多考虑因素单一,联系密切的友人间关注点可能差异较大,而关注点相同的用户却又可能不在一个朋友圈内.为此,提出了一种混合社区发现算法HCDA,它既考虑社区网络中的节点关注点,又考虑了社区网络拓扑结构,以社区用户间的公共邻居比、关注度及发布微博相似度为依据,度量相邻节点间的社区关联紧密度.并以此为基础,依据相邻节点间的社区增益值,迭代地扩展社区,发现朋友圈中真正的兴趣小组.实验表明,相较于其他方法,本算法能够更准确的发现社区.
石小丹王海侠吴爱华
关键词:朋友圈
共1页<1>
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