在线社交网络挖掘与搜索技术研究

• 作者: 何奕江 叶杭 周亦鹏 杜军平 石磊 赖金财
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 数据挖掘 搜索 社区发现 信息传播
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 页码范围: 777-787
• 页数: 11页
• 分类号: TP393
• 字数: 9848字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201612007

摘要

随着在线社交网络的蓬勃发展,传统的数据挖掘的和搜索方法已经不能完全适用于Web 2.0时代的社交网络.社交网络具有社交关系复杂、数据量大、动态更新、数据多模态等特点,给数据挖掘和搜索的研究来了巨大的挑战.因此,研究基于社交网络挖掘和搜索的新方法成为学术界和工业界的一项新任务.文章全面分析了社交网络发展的基本情况和存在的问题,阐述了社交网络结构建模、信息传播机制、社区发现、情感分析、事件监测及社交网络搜索排序技术的主要研究工作,并基于已有研究工作对社交网络挖掘和网络搜索技术进行了分析和展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜军平	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	44	347	10.0	16.0
2	周亦鹏	北京工商大学计算机与信息工程学院	24	68	5.0	7.0
3	石磊	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	9	113	5.0	9.0
4	叶杭	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	1	4	1.0	1.0
5	赖金财	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	2	6	2.0	2.0
6	何奕江	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	2	6	2.0	2.0