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题名基于R-C模型的多分区权值约简微博社区检测算法
被引量：1
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作者
杨长春
王巍巍
叶施仁
沈永梅
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机构
常州大学信息科学与工程学院
常州大学怀德学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第11期43-49,56,共8页
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基金
国家自然科学基金(61272367)
江苏省高校自然科学研究项目(14KJB520002)
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文摘
传统社区检测算法直接引入第三方算法会降低计算效率。为此,基于R-C模型,设计多分区权值约简有限区间限定算法进行微博社区检测。研究微博社区发现R-C模型,分析参数加权约简曲线性质,借鉴凸优化问题解决方案,提出一种适用于多数参数值的最优分区求解算法。通过分区断点顺序搜索将参数范围限定在一组有限区间内,其中每个参数对应唯一的最优加权约简值,并且实现分区参数的同步优化,从而解决单一分区不利于更多信息均衡的问题。从新浪微博中获取数据集进行实验,结果表明,与基于主题与链接关系或基于标签传播的微博社区检测算法相比,该算法可更准确地检测用户微博社区。
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关键词
微博社区
多分区
顺序搜索
权值约简
凸优化
有限区间
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Keywords
microblog community
multi-partition
sequential search
weight reduction
convex optimization
finite interval
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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