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概率图模型在社交网络用户相似性发现中的应用
概率图模型在社交网络用户相似性发现中的应用
作者:
张迪
徐娟
钱文华
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
社交网络
贝叶斯网
用户相似性
并行推理
Hadoop
摘要:
社交网络中的用户相似性发现作为社交媒体数据分析中的基础研究,可以应用于基于用户的商品推荐以及社交网络中推导用户关系演化过程等.为了有效地描述社交网络用户间复杂的相关性及不确定性,并从理论上提高海量社交网络用户相似性发现的准确度,研究了基于贝叶斯网这一重要的概率图模型,结合网络拓扑结构和用户之间的依赖程度,发现社交网络用户相似性的方法.为了提高算法的可扩展性,解决海量数据带来的存储和计算问题,提出了基于Hadoop平台的贝叶斯网分布式存储以及并行推理方法.最后通过实验结果验证了算法的高效性和正确性.
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文献信息
篇名
概率图模型在社交网络用户相似性发现中的应用
来源期刊
计算机科学与探索
学科
工学
关键词
社交网络
贝叶斯网
用户相似性
并行推理
Hadoop
年,卷(期)
2017,(7)
所属期刊栏目
学术研究
研究方向
页码范围
1056-1067
页数
12页
分类号
TP311
字数
7852字
语种
中文
DOI
10.3778/j.issn.1673-9418.1607006
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
钱文华
云南大学信息学院
47
102
6.0
6.0
2
张迪
云南财经大学人事处
10
3
1.0
1.0
传播情况
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节点文献
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用户相似性
并行推理
Hadoop
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
计算机科学与探索
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-9418
CN:
11-5602/TP
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-560
创刊时间:
2007
语种:
chi
出版文献量(篇)
2215
总下载数(次)
4
总被引数(次)
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