内容相似度微博社区发现方法研究

• 作者: 张月琴 王高飞 陈健
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 微博 社区发现 意见领袖 AP算法 模块度优化算法
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 电气与动力工程·信息与计算机科学
• 页码范围: 374-379
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2019.03.018

摘要

针对现有微博社区发现的准确性与效用性问题,提出了一种高效的基于用户内容相似度的微博社区发现算法.首先对微博用户兴趣模型进行分析,进而挖掘微博意见领袖,通过AP算法对意见领袖进行兴趣聚类,以聚类结果为社区中心结合模块度优化算法完成微博社区发现.经实验验证了该方法可以更好地发现微博社区结构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张月琴	太原理工大学信息与计算机学院	49	336	10.0	16.0
2	陈健	太原理工大学信息与计算机学院	10	21	3.0	4.0
3	王高飞	太原理工大学信息与计算机学院	1	0	0.0	0.0