融合多維數(shù)據(jù)的微博社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
隨著微博用戶的不斷增加,微博網(wǎng)絡已成為用戶進行信息交流的平臺,針對由于博文長度受限,傳統(tǒng)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法無法有效解決微博網(wǎng)絡的稀疏性等問題,提出了DC-DTM(discovery community by dynamic topic modeD算法.DC-DTM算法首先將微博網(wǎng)絡映射為有向加杈網(wǎng)絡,網(wǎng)絡中邊的方向反映節(jié)點之間的關注關系,利用所提出的DTM(dynamic topic model)計算出節(jié)點之間的語義相似度,并將其作為節(jié)點間連邊的權(quán)重.DTM是一種微博主題模型.該模型不僅能夠挖掘博客的主題分布,而且能夠計算出某一主題中用戶的影響力大?。浯?,利用所提出的復雜度較低的標簽傳播算法WLPA(weighted lebel propagation)進行微博網(wǎng)絡的社區(qū)發(fā)現(xiàn).該算法的初始化階段將影響力大的用戶節(jié)點作為初始節(jié)點,標簽按照節(jié)點的影響力從大到小進行傳播,避免了傳統(tǒng)標簽傳播算法逆流現(xiàn)象的發(fā)生,提高了標簽傳播算法的穩(wěn)定性.真實數(shù)據(jù)上的實驗結(jié)果表明,DTM模型能夠很好地對微博進行主題挖掘,DC-DTM算法能夠有效地挖掘出微博網(wǎng)絡的社區(qū).
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