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综合馆
基于相似度的微博社交网络的社区发现方法
  • 摘要

    作为一种新兴的社交媒体,微博由于其信息的简短性、实时性和公开性,在短短4年内已积累数以亿计的用户并且数量还在迅速增长,由此带来的社会影响日益广泛.对微博用户关系网络进行社区发现具有重要的理论和实际意义.根据微博网络的有向性及建立关注关系的随意性等特点,提出一种基于共同关注和共同粉丝的微博用户相似度,定义此相似度的模块化函数,依据贪心算法思想设计出基于此模块化函数最大化的社区发现方法,并在此基础上将该方法推广到具有标签信息的微博网络中.应用该方法处理了3个真实的微博用户关系网络数据,结果表明该方法可以有效地发掘微博用户关系网络中的社区结构.

  • 作者

    孙怡帆  李赛  Sun Yifan  Li Sai 

  • 作者单位

    中国人民大学应用统计科学研究中心 北京100872/中国人民大学统计学院 北京 100872

  • 刊期

    2014年12期 ISTIC EI PKU

  • 关键词

    微博  社区发现  标签  相似度  模块化  microblog  community detection  labels  similarity  modularity 

参考文献
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