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基于主题划分和链接划分的社团发现算法  
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【英文篇名】 Community-detection algorithm based on topic division and link division
【下载频次】 ★★☆
【作者】 欧阳骥; 周宪政; 卓晓燕; 黄翰;
【英文作者】 OUYANG Ji; ZHOU Xianzheng; ZHUO Xiaoyan; HUANG Han; School of Computer; Dongguan University of Technology; School of Software Engineering; South China University of Technology;
【作者单位】 东莞理工学院计算机学院; 华南理工大学软件学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2016年 20期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 社会计算; 社团发现; 主题模型; 主题划分;
【英文关键词】 social computing; community detection; topic model; topic division;
【摘要】 传统的社团发现算法利用链接关系对社团进行划分,不利于发现社团之间的非链接关系,从而影响划分精度。研究分析了节点蕴含的文本信息,挖掘了文本信息蕴含了节点的主题信息,根据这些主题信息判断社团在主题上的关系。研究设计了优化的潜在狄利克雷分配模型对社团进行主题划分,应用优化的模块度社团发现算法对社团进行链接划分,合并成为一个能对社团进行主题划分和链接划分的主题社团发现算法。此外,还针对主题社团设计了一种评估方法,并且使用多个数据集在主题社团发现的各个阶段对算法进行了实验验证。实验结果证明,基于主题检测的社团发现算法能够正确地对社团进行主题划分和链接划分。
【英文摘要】 The link relationship is used to divide communities in traditional community detection algorithms, which has the disadvantage of detecting the non-link relationship and is bad for the division accuracy. In this paper, it analyzes the text information in nodes and extracts the hidden topic information to determine the relationship of the communities on topic. Based on this, it designs an optimized Dirichlet allocation model to divide the communities by topics. Furthermore,a community detecting algorithm of o...
【基金】 国家自然科学基金(No.61370102); 广东省自然科学基金(No.S2012010010613); 珠江科技新星项目(No.2012J2200007)
【更新日期】 2016-11-01
【分类号】 TP391.1
【正文快照】 1.东莞理工学院计算机学院,广东东莞5238082.华南理工大学软件学院,广州5100061.School of Computer,Dongguan University of Technology,Dongguan,Guangdong 523808,China2.School of Software Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510006,ChinaOUYAN

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