刘大海
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
- 供职机构：上海大学计算机工程与科学学院更多>>
- 发文基金：上海市自然科学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>>
- 微博用户模型复杂网络中多维有向社区发现被引量：1
- 2016年
- 大多数社区发现是基于一种信息的,即从一个维度来划分社区。但在现实场景中,用户之间社区构成是受兴趣、社交关系、地域、教育背景等诸多因素共同影响形成的。这些多维信息有些是无向的,如兴趣相似度等;有些是有向的,如关注关系等。根据有向社区发现的原理,将多个维度的信息融合,提出一种面向多维复杂网络的有向社区发现(MDCD)算法。通过实验证明,MDCD算法相对于传统的多维社区发现方法 AMM算法,社区发现结果准确率提高了17.7%、F-measure值提高了0.068;与一维的兴趣相似度网络进行对比,MDCD算法的三维复杂网络社区发现结果的准确率提高了36.1%、召回率提高了25.3%。由于多维有向社区发现综合考虑了多维的信息,得到的社区结构具有更重要的社会意义。
- 刘大海张博锋邹国兵顾程伟
- 关键词：用户模型复杂网络
