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基于话题概率模型的语义社区发现方法研究 被引量:2
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作者 辛宇 谢志强 杨静 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期1693-1710,共18页
语义社会网络(Semantic social network,SSN)是一种由信息节点及社会关系构成的复杂网络,也是语义信息时代社会网络技术研究的热点,相较于传统社会网络更具实用价值.其研究内容包含了社会网络的语义分析及社会关系分析,因此,语义社会网... 语义社会网络(Semantic social network,SSN)是一种由信息节点及社会关系构成的复杂网络,也是语义信息时代社会网络技术研究的热点,相较于传统社会网络更具实用价值.其研究内容包含了社会网络的语义分析及社会关系分析,因此,语义社会网络的社区挖掘建模具有一定的复杂性.在语义社会网络的社区挖掘研究方面,本文分析了当前基于话题概率模型的语义社区发现方法,并在综述其内容的同时总结了各方法的优缺点,为后续研究提供了理论基础.在语义社会网络社区挖掘结果的评判方面,本文归纳了相关的评价模型,并通过实验分析对比了各模型对拓扑相关性和语义相关性的倾向性. 展开更多
关键词 语义社会网络 话题概率模型 社区挖掘 社区结构
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