近年来,异质信息网络特别是基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)中的社区发现已成为新兴的研究热点.然而,目前大多数社区发现研究仅考虑基于同质结构的社交网络,显然都已无法有效融合LBSN这种异质网络所包含的多...近年来,异质信息网络特别是基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)中的社区发现已成为新兴的研究热点.然而,目前大多数社区发现研究仅考虑基于同质结构的社交网络,显然都已无法有效融合LBSN这种异质网络所包含的多模实体及其多维关系.为了应对该挑战性问题,本文提出了一种新的双重社区聚类与关联方法(Communities Clustering and Associating Method,CCAM),该方法先在LBSN的社交媒体层上,通过信息熵度量用户发布主题之间的相似性,进而再将相似用户兴趣聚类问题转换成求解基于模糊聚类的目标函数以获得重叠的兴趣主题簇结构.然后在地理位置层中,将用户-位置签到关系网络形成的二分图转换为超图模型,并采用超边聚类方式得到用户关于地理位置的兴趣点特征簇.最后,在兴趣主题簇与地理位置簇之间借助中间用户层的社交关系建立这两层异质簇间的关联性表示模型,并通过随机梯度下降法求解模型的局部最优解.在两个真实数据集Foursquare(NYC)和Yelp上的实验结果表明,本文提出的CCAM方法有效融合了用户-媒体发布关系、用户间社交关系、用户-位置签到关系等多维度关系,能准确获得LBSN中紧密关联的用户兴趣主题簇与地理位置簇,使得这双层社区结构不仅在外部结构特征与兴趣内聚性指标上都优于传统算法,并且还在兴趣主题推荐与位置兴趣点推荐方面的平均准确率提高至少32%.展开更多
文摘近年来,异质信息网络特别是基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)中的社区发现已成为新兴的研究热点.然而,目前大多数社区发现研究仅考虑基于同质结构的社交网络,显然都已无法有效融合LBSN这种异质网络所包含的多模实体及其多维关系.为了应对该挑战性问题,本文提出了一种新的双重社区聚类与关联方法(Communities Clustering and Associating Method,CCAM),该方法先在LBSN的社交媒体层上,通过信息熵度量用户发布主题之间的相似性,进而再将相似用户兴趣聚类问题转换成求解基于模糊聚类的目标函数以获得重叠的兴趣主题簇结构.然后在地理位置层中,将用户-位置签到关系网络形成的二分图转换为超图模型,并采用超边聚类方式得到用户关于地理位置的兴趣点特征簇.最后,在兴趣主题簇与地理位置簇之间借助中间用户层的社交关系建立这两层异质簇间的关联性表示模型,并通过随机梯度下降法求解模型的局部最优解.在两个真实数据集Foursquare(NYC)和Yelp上的实验结果表明,本文提出的CCAM方法有效融合了用户-媒体发布关系、用户间社交关系、用户-位置签到关系等多维度关系,能准确获得LBSN中紧密关联的用户兴趣主题簇与地理位置簇,使得这双层社区结构不仅在外部结构特征与兴趣内聚性指标上都优于传统算法,并且还在兴趣主题推荐与位置兴趣点推荐方面的平均准确率提高至少32%.
