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基于链接分析的Web社区发现技术的研究
  • ISSN号：1001-3695
  • 期刊名称：《计算机应用研究》
  • 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]
  • 作者机构：[1]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410075
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（60234030）
作者： 高琰[1], 谷士文[1], 唐琎[1]
关键词： Web社区, PageRank, HITS, 二分图核, 最大流, Web Community, PageRank, HITS, Bipartite Graph Core, Max-flow
中文摘要：

如何发现Web上根据“主题”聚集在一起的多个社区。使我们能快速地从互联网上提取知识，是Web挖掘的一个研究方向。详细介绍了基于链接结构的四种社区发现的算法，同时也指出了这些算法的缺陷和改进方向。

英文摘要：

How to discover the ＂topic＂ community is the research direction of Web-mining. Introduce four algorithms based on web ＂link＂ structure to discover the community,and point out their drawbacks. This is the point which should be research further.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编：刘营
  • 地址：成都市成科西路3号
  • 邮编：610041
  • 邮箱：arocmag@163.com
  • 电话：028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-3695
  • 国内统一刊号：ISSN：51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,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:60049