一种融合多维信息的移动社区发现方法

• 作者: 舒鹏 杜庆伟
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 关键词: 社区发现 移动网络 用户相似度 相似网络融合 非负矩阵分解
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能|ARTIFICIAL INTELLIGENCE
• 页码范围: 88-92,126
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2021.05.015

摘要

为解决传统社区发现算法难适用于大型复杂异质的移动网络的问题,利用移动网络使用详单数据(Usage Detail Record,UDR)和移动用户社交数据构建网络模型,提出一种融合多维信息的移动社区发现方法BNMF-NF.该方法综合考虑用户社交关系和时空行为,给出用户社交相似度、位置分布相似度和主题偏好相似度,利用加权网络融合方法融合多维相似关系构建用户相似网络,并运用有界非负矩阵分解技术实现社区结构的检测.在Foursquare和电信数据集上的实验结果表明,BNMF-NF方法能够有效发现移动网络中用户社区结构.