一个基于hadoop的并行社交网络挖掘系统

• 作者: 李冠辰
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机应用技术 Hadoop平台 社交网络 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 理论计算机科学
• 页码范围: 127-131
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4123字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2013.12.032

摘要

最近几年，以微博为首的社交网络迅猛发展，这些平台上包含了网民对于时事热点的观点，对生活和人际关系的看法等大量有价值的信息和资源。由于微博数据非常庞大又难以获取等困难，如何有效地对社交网络进行数据挖掘，是近两年数据挖掘研究的重点和热点。本工作设计和实现了一个基于Hadoop的并行社交网络挖掘系统，包含了分布式数据库，并行爬虫，并行数据处理和并行数据挖掘算法集，可以有效地获取和分析挖掘海量的社交网络数据，为社团分析，用户行为分析，用户分类，微博分类等工作提供支持。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李冠辰	北京邮电大学计算机系	2	18	2.0	2.0