基于通联数据的人际关系网络构建与挖掘

• 作者: 姜国庆 彭如香 曲洋 王永剑
• 来源期刊: 信息网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 通联日志 人际网络 用户串并 关系预测 SVM
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 技术研究
• 页码范围: 68-73
• 页数: 6页
• 分类号: TP309
• 字数: 4291字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2016.06.011

摘要

网络通讯已然成为了信息时代最具代表性的产物，用户之间的社交关系也变得越来越清晰、越来越重要。文章通过模拟通联数据，利用中文分词、自然语言处理等技术构建反映人际关系的通联好友网络，并设计了一种适用于好友网络人际关系预测的多分类算法。该算法首先利用层次聚类对原始数据进行聚类并结合人工干预，确定最终类的个数，从而有效避免通联分组信息的多义词性造成的类别数过多的问题，然后以通联来往记录等信息为基础设计分类特征，最后利用在小样本下，具有复杂决策边界建模能力的支持向量机（Support Vector Machine, SVM）进行训练，得到适用于人际关系预测的分类模型，并用于未知人际关系的预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王永剑	公安部第三研究所信息网络安全公安部重点实验室	10	42	3.0	6.0
2	彭如香	公安部第三研究所信息网络安全公安部重点实验室	14	19	3.0	4.0
3	姜国庆	公安部第三研究所信息网络安全公安部重点实验室	4	7	2.0	2.0
4	曲洋	公安部第三研究所信息网络安全公安部重点实验室	3	3	1.0	1.0