基于CN-M的邮件网络核心社团挖掘

• 作者: 戴航 胡天天 黄东旭
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 社会网络分析 邮件网络 核心社团 加权中心度 模块度
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 9-12
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2848字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.11.003

摘要

在当今互联网时代，电子邮件的快速、低耗等特性，使其成为人们生活和工作中的必需工具。为了智能化地提取和分析邮件网络中的海量数据，以从海量邮件数据中挖掘潜在的有价值的信息，将社会网络分析方法应用于邮件网络分析，提出了基于CN-M( Core Node-Modularity)的邮件网络核心社团挖掘算法。首先用JavaMail对数据进行解析，将解析后的数据保存在数据库中，使用这些数据来构建邮件网络图，根据节点的连接中心度、紧密中心度和中间中心度计算加权中心度，由加权中心度最大的节点开始，根据模块度指标进行核心社团的挖掘。实验结果表明该算法可以很好地挖掘邮件网络中潜在的核心社团。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴航	西北工业大学自动化学院	28	208	7.0	14.0
2	黄东旭	西北工业大学自动化学院	4	16	3.0	4.0
3	胡天天	西北工业大学自动化学院	1	5	1.0	1.0