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摘要:
符号社交网络关系分类是研究社交关系挖掘领域中一个崭新的研究方向.传统基于同构社交网络的关系分类模型在进行特征提取时,并未考虑符号社交网络中存在异构边(正、负边),提取特征需要代表网络的异构属性这一问题,同时也忽略了异构特征中所蕴含的社交平衡理论.针对以上不足,提出一种新颖的基于异构网络特征的关系分类模型,在特征提取方面主要通过引入朴素贝叶斯模型度量相邻异构关系的影响和结合社会化平衡理论形成的三角关系构建获得,并采用SVM等三类经典的有监督模型进行分类,验证特征的有效性.实验结果表明,改进后异构特征选择算法优化了特征的提取,显著提高了分类效果,从而证明了异构特征提取算法的有效性,为符号社会网络关系特征提取及关系分类提供一种新的思路.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于异构特征的符号社交网络关系分类
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 符号网络 社交网络 异构特征 链接分类 关系分类
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 应用技术与研究
研究方向 页码范围 42-45,58
页数 5页 分类号 TP391
字数 4407字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.12.011
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 朱岸青 广东工贸职业技术学院计算机工程系 11 52 3.0 7.0
5 伍杰华 广东工贸职业技术学院计算机工程系 22 57 4.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
符号网络
社交网络
异构特征
链接分类
关系分类
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
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
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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