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计算机工程与科学

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基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法

郑伟涛1,吴永亮1,郭芳琳1,闫光辉1,何力2   

  1. (1.兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070;2.兰州银行,甘肃 兰州 730070)
  • 收稿日期:2015-08-31 修回日期:2015-11-27 出版日期:2017-04-25 发布日期:2017-04-25
  • 基金资助:

    国家自然科学基金(61163010);兰州市科技计划项目(2014-1-171);金川公司预研基金(JCYY2013012);信通核心机房标准化管理技术支持服务(SGGSXT00YJJS1400250)

A  micro-blog community discovery algorithm
based on link analysis and user interests

ZHENG Wei-tao1,WU Yong-liang1,GUO Fang-lin1,YAN Guang-hui1,HE Li2   

  1. (1.School of Electronic and Information Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070;
    2.Bank of Lanzhou,Lanzhou 730070,China)
  • Received:2015-08-31 Revised:2015-11-27 Online:2017-04-25 Published:2017-04-25

摘要:

微博网络中的每一个节点代表一个微博用户,微博用户之间除了存在一定的社会关系外,用户本身也具有一定的特性。用户之间明显的链接关系可以为社区发现提供重要的线索,但两个用户之间如果有相似的兴趣,那么即使用户之间没有明显的链接关系他们也可能加入到同一个社区,而传统的社区发现方法大多基于单个方面进行考虑。所以,提出一种结合链接分析和用户兴趣的微博社区发现方法。真实数据集上的仿真实验验证了该方法的合理性和有效性。

关键词: 微博网络, 社区发现, 链接分析, 用户兴趣

Abstract:

In micro-blog networks, each node represents a micro-blog user. In addition to the existence of social relations between users, individual users also have their own characteristics. The explicit link relationship between users can provide important clues to community discovery. If two users have common interests we can put them to the same community, even if no explicit connection exists between users. However, most of the traditional community discovery methods only consider one of the abovementioned aspects, so we present a micro-blog community detection method based on links and user interests. Simulation results on real data sets verify that the proposed method is reasonable and effective.

Key words: micro-blog network, community discovery, link analysis, user interests