基于熵加权属性子空间的目标社区发现

该文提出一种基于熵加权属性子空间的目标社区发现方法,挖掘与用户偏好相关的社区。首先,从属性和结构两个方面综合考虑节点间的相似度,利用用户给定的样例节点及其邻居扩展得到目标社区中心点集;其次,在中心点集上,设计一种熵加权的属性权重计算方法,得到目标社区的属性子空间权重;再次,利用目标社区的属性子空间权重,基于节点的属性和结构相似度重写网络中边的权重;最后,定义社区适度函数并结合重写后网络中边的权重改进社区适度函数,以中心节点集为核心,挖掘基于用户偏好的内部连接紧密且与外部分离较好目标社区。此外,该方法可以扩展到网络中多个社区发现及离群点检测任务中。在人工网络和真实网络数据集上的实验结果验证了该文所提算法的效率和有效性。     

基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法

微博网络中的每一个节点代表一个微博用户,微博用户之间除了存在一定的社会关系外,用户本身也具有一定的特性。用户之间明显的链接关系可以为社区发现提供重要的线索,但两个用户之间如果有相似的兴趣,那么即使用户之间没有明显的链接关系他们也可能加入到同一个社区,而传统的社区发现方法大多基于单个方面进行考虑。所以,提出一种结合链接分析和用户兴趣的微博社区发现方法。真实数据集上的仿真实验验证了该方法的合理性和有效性。     

在线技术社区的用户技能与兴趣发现

在线技术社区是技术爱好者或者从业者进行技术交流、咨询和分享的重要平台。社区运营者如果能够准确掌握每个用户的技能和兴趣,对用户进行画像,将有助于为用户提供精准的推荐和个性化服务,从而增加用户的黏性和社区的活跃度。考虑到社区用户既是内容的生产者(作者)又是内容的消费者(读者),生产者体现用户技能,消费者体现用户兴趣,从而提出了一种作者—读者—话题(author-reader-topic,ART)模型,同时对用户的技能和兴趣进行建模。该模型可以将文档的作者和读者关联起来,因而能够提升话题的聚集效果,产生更准确的作者话题分布和读者话题分布。该文基于CSDN技术社区的真实数据集进行了实验对比和分析,实验结果表明,该文提出的ART模型能够有效地发现用户的技能和兴趣,明显优于现有的各种话题模型。     

基于QoS和用户偏好的Web服务发现模型

快速而准确地发现和选择满足用户需求的Web服务是目前研究的热点.提出一种基于QoS和用户偏好的Web服务发现和选择模型,该模型通过附加数据库来扩展UDDI以实现QoS属性的描述,引入QoS属性排序和权重实现用户的个性化选择,提高服务的查准率.     

基于Bayes概率的用户兴趣发现

本文结合网页结构，充分考虑用户在网页的滞留时间和页面切换，基于Bayes概率提出了一种能挖掘出优良的用户兴趣迁移模式及感兴趣的页面。采用本文提出的思想及算法，再结合人工智能策略，将能更好地辅助网站设计，并为电子商务的决策提供充分依据。     

用户偏好与时间序列的兴趣点推荐模型

传统的兴趣点推荐通常忽略了用户签到行为中序列模式的重要性,且无法有效地捕捉用户复杂且动态变化的兴趣偏好.由此,本文提出了一种用户偏好和时间序列的兴趣点推荐模型(User Preference&Time Sequence based POI Recommenda-tion,UPTS-PRec).该模型能够分别对短期偏好和...     

双网络中影响力凝聚子图发现算法

双网络由物理图和概念图构成，其中物理图和概念图共享网络结点集合而具有不同边集合.物理图中边表示结点间实际存在的关系；概念图中边表示结点间的相似程度，通常由计算得出.最近，从双网络中发现凝聚子图，即物理图中连通且概念图中稠密的子图受到研究者的广泛关注，在研讨会筹备、商品推荐和致病基因发现等真实场景中具有广泛应用.但现有研究鲜有考虑双网络中凝聚子图的影响力.为此：1）提出一种基于最小边权重定义的影响力凝聚子图，即影响力k-连通truss(k-ICT)子图模型.k-ICT子图模型能够有效刻画子图在双网络中的重要性且对低影响力边鲁棒. 2）由证明可知，发现影响力最大的k-ICT子图是NP-难的，因此提出一种基于概念图边等价类划分的CT索引结构.利用索引的概要图，能够根据不同的k值，快速发现包含所有k-ICT子图的候选子图. 3）提出了基于全局枚举删除和局部子图扩展的精确算法Exact-G kICT和Exact-LkICT，用于发现top-r具有最大影响力的k-ICT子图.通过大量在真实数据集上的实验，验证算法的高效性和有效性.     

融合结构与属性视图的可重叠社区发现算法

社区发现算法是发现社区内部结构和组织原则的基本工具。现有的基于模型的算法和基于优化的算法通常考虑2种信息源,即网络结构和节点属性,以获得具有更密集的网络结构和相似属性信息的社区。然而此类算法在聚类过程中无法自动确定结构与属性之间的相对重要性,以揭示子空间,因此检测到的社区质量还需提升。将子空间集成到一个重叠社区发现框架中,设计了自适应结构和属性权重策略,有效地揭示子空间,从而发现多样性的社区。在人工和真实网络上进行了广泛的实验,进一步分析验证了揭示子空间对于捕获更好的社区的重要性,说明了本文算法的合理性和有效性。     

一种基于社区结构的用户兴趣关联规则发现方法

提出一种基于用户社区结构的用户兴趣关联规则发现方法,通过对用户按照兴趣进行社区划分,挖掘社区群体的共同兴趣,高效地发现兴趣之间的关联规则。对兴趣关联规则的特点进行了研究,分析发现有效关联规则均产生于社区内部的兴趣之间,不同社区之间的兴趣关联较少。     

ACT-LDA:集成话题、社区和影响力分析的概率模型

随着社交网络的发展,社交网络中的用户形成大规模的用户关系图,用户在社交网络中发表内容,这些内容及其链接关系形成大规模的文档图.如何根据用户关系图、文档图,挖掘出用户所形成的社区、社区用户的影响力以及各个社区的话题,是重要的问题,而目前这些工作相对独立.考虑了用户发表内容、用户之间的关系信息,利用话题传播、社区形成和用户影响力之间的关联性,提出了一个基于LDA (latent Dirichlet allocation)的集成话题发现、社区发现和用户影响力分析的统一模型ACT-LDA(author-community-topic LDA).模型采用变分推理的方法解决推理问题.在DBLP数据上进行了实验,取得了非常好的结果,证明了模型的有效性.     

基于用户紧密度的在线社会网络社区发现算法

针对在线社会网络潜在社区难以检测的问题,根据在线社会网络的独有特性,提出一种基于用户紧密度的在线社会网络社区发现算法。创建初步用户图,依据节点属性相似性算法计算用户个体紧密度,基于共有邻居相似性算法计算用户社区紧密度,从而构造出完整用户图,利用层次聚类算法对完整用户图进行处理,发现潜在社区。实验结果表明,与NAS、CNS算法相比,该算法的社区凝聚度与正确率更高,分别达到0.67和97.1%。     

基于用户社区的商品推荐方法

提出一种以用户社区服务系统为基础,面向社区新用户的商品推荐方法.根据现有用户的历史行为对用户进行社区划分,得到社区划分的结果模型,对于一个新来的用户运用这个模型将其归入相应的社区中,再根据这个社区的特征有目的地为新用户进行商品推荐.文中对该方法所涉及的基于信息熵的社区发现算法以及基于网络社区的协同推荐算法等关键问题的实现思路进行了详细阐述.     

基于目标项目识别的用户概貌攻击检测算法

为了准确检测协同过滤推荐系统中的用户概貌注入攻击,从攻击的目的性考虑,通过对攻击概貌中目标项目与填充项目之间的特征差异进行分析,提出一种项目评分背离度的计算方法;利用项目评分背离度来确定受攻击的目标项目,并在此基础上提出一种基于目标项目识别的用户概貌注入攻击检测算法.实验结果表明,该算法进一步提高了攻击检测的精度,确保了系统推荐的质量.     

基于R-C模型的微博用户社区发现

在微博市场营销、个性化推荐等应用中,发现兴趣和网络结构双内聚的用户社区起着至关重要的作用。现阶段,绝大多数的用户社区发现算法往往将用户联系与用户内容相隔离,从而导致其社区发现结果不够合理,而少数综合用户联系和内容的用户社区发现算法较为复杂;LCA 算法是重叠社区发现算法中算法效率较高且社区质量较好的算法,然而,其在聚类时未考虑边的真实兴趣体现。针对这些问题,构建了以关注关系为网络节点、以关注关系之间是否有共同用户为关注关系潜在的边、以关注关系所关联用户的兴趣集的交集为关注关系的兴趣特征,构建微博网络 R-C 模型,并探讨了其进行微博用户社区发现的方法,分析了该方法的复杂度。最后,以新浪微博数据集为实验,对照节点CNM算法和LCA算法,从兴趣内聚和网络结构内聚两方面进行分析,发现该方法能够发现更好的微博用户社区。     

基于节点拓扑结构和属性的重叠社区检测算法

近些年来,网络中的重叠社区检测应用越来越广泛,这极大引起了人们的兴趣。通常重叠社区检测只考虑节点的拓扑结构信息,忽略了节点的属性信息,这可能会遗漏数据间的重要结构。本文提出了一种基于节点拓扑结构和属性相似度的局部社区检测算法。首先,计算出节点与社区之间属性相似度。其次,为挖掘内部紧耦合的社区,计算出能够表示耦合性的模块度增量。最后,通过融合多个已检测到局部社区,计算出隶属矩阵从而获取全局重叠社区结构。在三个有真实社区的数据集上的实验结果从内部指标模块度和与真实社区的比较验证了基于节点拓扑结构和属性相似度的重叠社区检测算法比目前基于节点结构的社区检测算法在效率和有效性上有所提升。     

基于情绪和兴趣的用户访问行为预测

微博用户行为预测旨在研究用户的行为习惯,本文主要从用户属性、用户兴趣和用户情绪三个方面,对影响微博用户行为的因素进行研究分析,提取影响用户行为的特征,训练预测模型. 实验中还将情感和兴趣特征在预测模型中的作用进行了对比,结果显示预测模型在转发行为预测的平均准确率能够达到82.56%,在评论行为预测的平均准确率能够达到84.59%,在点赞行为预测的平均准确率能够达到79.35%,表明了用户兴趣和情感特征对于微博用户行为预测结果提升中的有效性.     

基于情景和浏览内容的层次性用户兴趣建模

用户兴趣建模是个性化服务的核心,考虑到情景信息对用户偏好的影响,对融和情景信息的用户行为日志数据进行深入研究,提出了一种基于情景信息的用户兴趣建模方法.该方法首先通过计算情景相似度来获得用户当前情景的近似情景集;对“用户-兴趣项-情景”三维模型采用情景预过滤的方法降维处理.然后根据用户浏览内容得到用户兴趣主题,分析页面内容得到每种主题的兴趣关键词,建立基于层次向量空间模型的用户兴趣模型.实验结果表明,本文提出的基于情景信息的用户兴趣模型对用户兴趣的预测误差控制在9%以内,是有效的.     

基于用户兴趣的寻找虚拟社区核心成员的方法

发现虚拟社区中的核心成员对于社区数据挖掘等应用问题有着相当重要的应用价值。为解决该问题,作者首先分析了一些虚拟社区中成员的兴趣相似性分布情况,从中发现核心成员间的兴趣存在相对较高的相似性。据此,作者提出了基于兴趣集中性的核心成员求解算法,并在豆瓣网的虚拟社区中进行了实验分析,实验结果证明了算法的有效性。