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摘要:
社会网络中的热点话题数据挖掘问题是目前的研究热点.针对现有方法应用到社会网络时挖掘结果不准确、不便于理解和时间复杂度高等不足,提出一种改进的挖掘算法.首先采用核密度估计法对话题进行分析,然后基于小世界理论和社会网络的链接特性对话题时间序列进行建模,最后提出基于学习的方法来对话题的走向和趋势进行预测,在不降低准确率的前提下,快速挖掘出下一时刻最有可能爆发的话题,达到准确预测话题传播趋势的目的.仿真实验结果表明,该方法是有效的,能够保证挖掘的整体效果,在挖掘准确率方面要优于已有的方法.
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文献信息
篇名 一种面向社会网络的热点话题数据挖掘算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 社会网络 热点话题挖掘 链接特性 时间序列 学习 准确率
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目 数据工程
研究方向 页码范围 24-28
页数 5页 分类号 TP3
字数 6461字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.06.008
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 肖志军 玉林师范学院计算机科学与工程学院 7 62 4.0 7.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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2020(3)
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研究主题发展历程
节点文献
社会网络
热点话题挖掘
链接特性
时间序列
学习
准确率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
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