论文研究-面向DBWorld数据挖掘的学术社区发现算法.pdf

时间:2022-08-11 12:47:21
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文件名称:论文研究-面向DBWorld数据挖掘的学术社区发现算法.pdf

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更新时间:2022-08-11 12:47:21

异构网络,社区发现,相似度,学校社区

针对传统社区发现算法多数是基于单一关系的同构学术社会网络,而包含多种关系的异构学术网络社区发现算法还不多的情况,提出一种基于FCM(fuzzy C-means)和结构洞的学术社区发现算法——HAFCD算法。从构建基于DBWorld邮件数据的异构学术网络出发,通过分析异构网络中的多种关联关系和节点内容的相似性,提出改进的语义路径模型,计算评审人间的相似度。基于此,该算法根据结构洞越少、网络闭合性越高这一事实,将结构洞理论融入FCM算法进行异构学术社区发现。通过与现有的谱聚类和路径选择聚类算法进行实验比较表明,该算法具有较好的计算效果。


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