一种局部最优社区挖掘方法

• 作者: 吴龙庭 崔霞 戴汝为
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 社会网络 知识发现 数据挖掘 中文论坛
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2855-2857,2894
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.08.014

摘要

研究互联网论坛中划分用户社区问题.首先通过分析用户在论坛上的发言层次结构与内容建立用户之间的回复关系图,然后提出一种基于局部最优的图聚类方法LOGCA对大容量的论坛网络图进行分类.实验得到互联网论坛上几个有意义的用户社区,并且确定了社区成员的共同兴趣.实验结果表明新方法简单有效,能够从大规模网络中发掘出有意义的用户社区.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴汝为	中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室	85	2246	27.0	45.0
2	崔霞	中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室	5	144	4.0	5.0
3	吴龙庭	中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室	2	12	2.0	2.0