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社会网络中基于信任链的主题群组发现算法
  • ISSN号:1001-9081
  • 期刊名称:《计算机应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]同济大学电子与信息工程学院,上海201804, [2]上海师范大学信息与机电工程学院,上海200234, [3]公安部第三研究所,上海201204
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61103069,71171148); 上海市教委科研创新项目(13YZ052); 信息网络安全公安部重点实验室开放课题资助项目(C14602)
中文摘要:

针对社会网络中用户群组准确发现难题,提出了一种基于信任链的用户主题群组发现方法。该方法包括3个部分:主题空间发现、群组核心用户发现和主题群组发现。首先,给出了社会网络主题群组的相关形式化定义;然后,通过主题相关度计算发现主题空间,并给出主题空间上用户兴趣度计算方法;其次,提出原子、串联和并联信任链计算模型,并给出主题空间上的信任链计算方法;最后,分别给出主题空间发现算法、核心用户发现算法和主题群组发现算法。实验结果表明,提出的用户群组发现算法相比基于兴趣度的群组发现算法和边紧密度群组发现算法,平均准确率提升4.1%和11.3%,能够有效提升用户群组组织的准确度,在社会网络用户分类识别方面具有较好的应用价值。

英文摘要:

To solve the challenge of accurate user group discovering, a user topic discovering algorithm based on trust chain, which was composed by three steps, i. e., topic space discovering, group core user discovering and topic group discovering, was proposed. Firstly, the related definitions of the proposed algorithm were given formally. Secondly, the topic space was discovered through the topic-correlation calculation method and a user interest calculation method for topic space was addressed. Further, the trust chain model, which was composed by atomic, serial, and parallel trust chains, and its trust computation method of topic space were presented. Finally, the detail algorithms of topic group discovering, including topic space discovering algorithm, core user discovering algorithm and topic group discovering algorithm, were proposed. The experimental results show that the average accuracy of the proposed algorithm is 4. 1% and 11. 3% higher than that of the traditional interest-based and edge density-based group discovering methods. The presented algorithm can improve the accuracy of user group organizing effectively, and it will have good application value for user identifying and classifying in social network.

同期刊论文项目
期刊论文 74 会议论文 15 获奖 1 著作 1
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期刊信息
  • 《计算机应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术协会
  • 主办单位:四川省计算机学会中国科学院成都分院
  • 主编:张景中
  • 地址:成都市人民南路四段九号科分院计算所
  • 邮编:610041
  • 邮箱:xzh@joca.cn
  • 电话:028-85224283
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9081
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1307/TP
  • 邮发代号:62-110
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊一等奖,国家期刊奖提名奖,中国期刊方阵双奖期刊,中文核心期刊,中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:53679