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基于局部语义聚类的语义重叠社区发现算法
引用本文:辛宇,杨静,汤楚蘅,葛斯乔.基于局部语义聚类的语义重叠社区发现算法[J].计算机研究与发展,2015(7).
作者姓名:辛宇  杨静  汤楚蘅  葛斯乔
作者单位:1. 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 哈尔滨 150001
2. 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院 哈尔滨 150001
基金项目:国家自然科学基金项目(61370083,61370086,61073043,61073041);教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目
摘    要:语义社会网络是一种包含信息节点及社会关系构成的新型复杂网络,因此以节点邻接关系为挖掘对象的传统社会网络社区发现算法无法有效处理语义社会网络重叠社区发现问题。针对这一问题,提出基于局部语义聚类的语义社会网络重叠社区发现算法,该算法:1)以 LDA (latent Dirichlet allocation)模型为语义信息模型,利用 Gibbs 取样法建立节点语义信息到语义空间的量化映射;2)以节点间语义坐标的相对熵作为节点语义相似度的度量,建立节点相似度矩阵;3)根据社会网络的局部小世界特性,提出语义社会网络的局部社区结构 S‐fitness 模型,并根据 S‐fitness 模型建立了局部语义聚类算法(local semantic clusterm ,LSC);4)提出可度量语义社区发现结果的语义模块度模型,并通过实验分析,验证了算法及语义模块度模型的有效性及可行性。

关 键 词:语义社会网络  重叠社区发现  LDA  模型  相对熵  Gibbs  取样  局部语义聚类

An Overlapping Semantic Community Detection Algorithm Based on Local Semantic Cluster
Xin Yu,Yang Jing,Tang Chuheng,Ge Siqiao.An Overlapping Semantic Community Detection Algorithm Based on Local Semantic Cluster[J].Journal of Computer Research and Development,2015(7).
Authors:Xin Yu  Yang Jing  Tang Chuheng  Ge Siqiao
Abstract:
Keywords:semantic social network(SSN)  overlapping community structure detection  latent Dirichlet allocation(LDA)  relative entropy  Gibbs sampling  local semantic cluster(LSC)
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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