作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
Web社区是Web组织中非常重要的信息,如何这些发现社区,进而快速从网上找到更多关于某一主题的网页是Web数据资源挖掘领域的热点.本文详细介绍了4种基于链接分析的web社区发现技术,及其优缺点,并给出了web社区发现技术下一步的研究工作.
推荐文章
基于链接分析的Web社区发现技术的研究
Web社区
PageRank
HITS
二分图核
最大流
基于链接分析的Web社区发现技术的研究
Web社区
PageRank
HITS
二分图核
最大流
基于主题和链接分析的微博社区发现算法
微博
社区发现
潜层Dirichlet分配
主题模型
链接分析
标签传递算法
基于超链接的Web社区研究
Web社区
链接
主题
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 谈基于链接分析的web社区发现技术
来源期刊 科技信息 学科 工学
关键词 web数据挖掘 web社区 链接分析
年,卷(期) 2009,(31) 所属期刊栏目 本刊重稿
研究方向 页码范围 15-16
页数 2页 分类号 TP3
字数 2804字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-9960.2009.31.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈丽萍 巢湖学院计算机系 18 17 2.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2009(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2013(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
web数据挖掘
web社区
链接分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技信息
旬刊
1001-9960
37-1021/N
大16开
山东省济南市
24-72
1984
chi
出版文献量(篇)
124239
总下载数(次)
249
总被引数(次)
255660
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导