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基于相似度的微博社交网络的社区发现方法
外文标题：Similarity-Based Community Detection in Social Network of Microblog
文献类型：期刊
作者：孙怡帆^[1]李赛^[2]
机构：[1]中国人民大学应用统计科学研究中心
[2]中国人民大学统计学院

年：2014
期刊名称：计算机研究与发展
卷：51
期：12
页码范围：2797-2807
增刊：增刊
收录情况：EI(20150400441283)中文核心期刊要目总览中国科技核心期刊CSCD(CSCD:5315739)
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1000-1239
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjyjyfz201412020.aspx
DOI：10.7544/issn1000-1239.2014.20131209
人气指数：1
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基金：中国人民大学科学研究基金项目(中央高校基本科研业务费专项资金资助项目)
关键词：微博;社区发现;标签;相似度;模块化
摘要：作为一种新兴的社交媒体,微博由于其信息的简短性、实时性和公开性,在短短4年内已积累数以亿计的用户并且数量还在迅速增长,由此带来的社会影响日益广泛.对微博用户关系网络进行社区发现具有重要的理论和实际意义.根据微博网络的有向性及建立关注关系的随意性等特点,提出一种基于共同关注和共同粉丝的微博用户相似度,定义此相似度的模块化函数,依据贪心算法思想设计出基于此模块化函数最大化的社区发现方法,并在此基础上将该方法推广到具有标签信息的微博网络中.应用该方法处理了3个真实的微博用户关系网络数据,结果表明该方法可以有效地发掘微博用户关系网络中的社区结构.
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