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层次聚类社区算法研究综述 被引量:1
1
作者 赵巍 《无线互联科技》 2015年第19期115-116,共2页
文章主要分析了社区发现算法的基本发展情况,研究了由于不同分析对象形成的4类社区发现方法:基于边图思想方法、矩阵谱分析方法、基于极大团思想方法、层次聚类方法。详述其中具备最优越性能的层次聚类方式,对比分析典型算法,提出合理... 文章主要分析了社区发现算法的基本发展情况,研究了由于不同分析对象形成的4类社区发现方法:基于边图思想方法、矩阵谱分析方法、基于极大团思想方法、层次聚类方法。详述其中具备最优越性能的层次聚类方式,对比分析典型算法,提出合理研究社区发现算法的方向,为以后进一步分析提供参考。 展开更多
关键词 层次 聚类社区算法 研究综述
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Spark平台上利用网络加权Voronoi图的分散迭代社区聚类并行化研究 被引量:1
2
作者 颜烨 张学文 王立婧 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第3期14-21,38,共9页
针对当下数据大规模增长对计算能力需求的急剧增长,传统独立运行的机器在大规模网络社区中执行社区检测操作时无法提供所需的数据处理能力的问题,提出一种网络加权Voronoi图的并行分散迭代社区聚类法(NWVD-PDICCM)。利用基于网络加权Vor... 针对当下数据大规模增长对计算能力需求的急剧增长,传统独立运行的机器在大规模网络社区中执行社区检测操作时无法提供所需的数据处理能力的问题,提出一种网络加权Voronoi图的并行分散迭代社区聚类法(NWVD-PDICCM)。利用基于网络加权Voronoi图的分散迭代社区聚类方法(NWVD-DICCM)提取大型网络的有效社区结构。结合并行聚类方法,将DICCM方法的操作从串行过程转换为并行计算。利用执行并行社区聚类时的图分区,通过最小化从属工作者之间的通信来加速该过程。仿真实验结果表明,NWVD-PDICCM可以与一系列计算机架构平台共同运行,并且实现基于Spark平台的并行操作,相比其他几种较新的方法,在大规模网络数据处理能力方面得到显著提升。 展开更多
关键词 大规模网络数据 网络加权Voronoi图 聚类社区 分散迭代 并行计算 Spark平台
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基于社会网络的电子商务信任社区聚类模型 被引量:10
3
作者 张少中 方朝曦 +1 位作者 陈军敢 施炯 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期656-661,共6页
采用社会网络分析的方法建立电子商务信任社区聚类模型,讨论信任网络构建问题,进行信任网络社区聚类分析.通过互信息方法构建信任信息度,采用直接信任信息度和全局信任信息度描述主体之间的信任程度.提出使用信任社区聚类的方法分析用... 采用社会网络分析的方法建立电子商务信任社区聚类模型,讨论信任网络构建问题,进行信任网络社区聚类分析.通过互信息方法构建信任信息度,采用直接信任信息度和全局信任信息度描述主体之间的信任程度.提出使用信任社区聚类的方法分析用户最信任的网络关系,采用聚类系数和全局信任信息度进行信任社区聚类分析,给出电子商务信任社区聚类优化算法.实验表明,利用该方法构建的信任社区聚类模型能够反映电子商务主体间接的信任关系,与现有的其他方法相比,该模型具有较高的精确度. 展开更多
关键词 电子商务 信任信息度 信任网络结构 信任社区
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基于用户偏好和信任度的移动社交网络社区聚类模型 被引量:9
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作者 张继东 杨杨 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2018年第10期174-182,共9页
[目的/意义]随着移动社交网络规模的不断扩大,移动社交网络结构日益复杂,如何高效准确地挖掘网络社区的结构及其潜在特征成为目前社交领域研究的热点。[方法/过程]针对已有社区发现算法存在忽视节点相似性且对于节点之间的关系特征描述... [目的/意义]随着移动社交网络规模的不断扩大,移动社交网络结构日益复杂,如何高效准确地挖掘网络社区的结构及其潜在特征成为目前社交领域研究的热点。[方法/过程]针对已有社区发现算法存在忽视节点相似性且对于节点之间的关系特征描述较为单一的问题,提出了一种基于用户偏好和信任度的移动社交网络社区聚类模型。该模型综合考虑了移动社交网络中节点的关系强度、节点相似性及交互信息相似性,通过计算节点间的关系信任度、相似信任度和偏好相似度并基于节点信任和节点偏好的总相似度来实现移动社交网络社区的划分。此外,主要从结构内聚性和偏好内聚性来对社区聚类结果进行质量评估。[结果/结论]实验结果表明,与经典的社区划分算法相比,提出的聚类算法在满足社区结构内聚性要求的前提下,能够有效划分出潜在的偏好内聚性较高的社区。 展开更多
关键词 移动社交网络 社区 信任度 用户偏好
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国外居民旅游感知的影响因素及聚类研究述评 被引量:3
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作者 韩国圣 吴珂 李辉 《世界地理研究》 CSSCI 北大核心 2017年第4期144-155,共12页
国内已有居民旅游影响感知的研究进展多着眼于旅游影响感知的内容,而对影响因素和基于居民旅游感知的社区分类着墨较少,尤其对有关研究方法更是鲜有综述。本文对国外社区旅游影响感知的影响因素、基于旅游感知的居民群体聚类以及相关的... 国内已有居民旅游影响感知的研究进展多着眼于旅游影响感知的内容,而对影响因素和基于居民旅游感知的社区分类着墨较少,尤其对有关研究方法更是鲜有综述。本文对国外社区旅游影响感知的影响因素、基于旅游感知的居民群体聚类以及相关的研究方法进行系统梳理,发现:(1)社区居民旅游影响感知的因素大致分为人口统计、社会经济与地理空间因素;(2)居民群体聚类大致按照感知具体内容、感知的态度细微变化、感知的旅游强度进行划分;(3)研究方法存在样本规模、收集问卷的方法、量表比较等亟待改进的问题。最后本文基于对研究方法的分析提出了进一步的改进建议,在居民群体聚类的解释应考虑针对聚类典型个案的结构性访谈与社区背景信息进行辅助性的解释。 展开更多
关键词 社区旅游 影响感知 影响因素 社区 研究方法
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大数据背景下基于社交网络的聚类随机游走抽样算法研究 被引量:9
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作者 贺建风 李宏煜 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2021年第4期131-144,共14页
数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络... 数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络,再推断整体网络,可节约计算资源,因此抽样算法的好坏将直接影响社交网络分析结论的准确性。现有社交网络抽样算法存在忽略网络内部拓扑结构、容易陷入局部网络、抽样效率过低等缺陷。为了弥补现有社交网络抽样算法的缺陷,本文结合大数据社交网络的社区特征,提出了一种聚类随机游走抽样算法。该方法首先使用社区聚类算法将原始网络节点进行社区划分,得到多个社区网络,然后分别对每个社区进行随机游走抽样获取样本网络。数值模拟和案例应用的结果均表明,聚类随机游走抽样算法克服了传统网络抽样算法的缺点,能够在降低网络规模的同时较好地保留原始网络的结构特征。此外,该抽样算法还可以并行运算,有效提升抽样效率,对于大数据背景下大规模社交网络的抽样实践具有重大现实意义。 展开更多
关键词 大数据 社交网络 社区 随机游走抽样
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A Coverage-Aware Unequal Clustering Protocol with Load Separation for Ambient Assisted Living Based on Wireless Sensor Networks 被引量:2
7
作者 Xiaoying Song Tao Wen +3 位作者 Wei Sun Dongqing Zhang Quan Guo Qilong Zhang 《China Communications》 SCIE CSCD 2016年第5期47-55,共9页
Ambient Assisted Living(AAL) is becoming an important research field. Many technologies have emerged related with pervasive computing vision, which can give support for AAL. One of the most reliable approaches is base... Ambient Assisted Living(AAL) is becoming an important research field. Many technologies have emerged related with pervasive computing vision, which can give support for AAL. One of the most reliable approaches is based on wireless sensor networks(WSNs). In this paper, we propose a coverage-aware unequal clustering protocol with load separation(CUCPLS) for data gathering of AAL applications based on WSNs. Firstly, the coverage overlap factor for nodes is introduced that accounts for the degree of target nodes covered. In addition, to balance the intra-cluster and inter-cluster energy consumptions, different competition radiuses of CHs are computed theoretically in different rings, and smaller clusters are formed near the sink. Moreover, two CHs are selected in each cluster for load separation to alleviate the substantial energy consumption difference between a single CH and its member nodes. Furthermore, a backoff waiting time is adopted during the selection of the two CHs to reduce the number of control messages employed. Simulation results demonstrate that the CUCPLS not only can achieve better coverage performance, but also balance the energy consumption of a network and prolong network lifetime. 展开更多
关键词 Ambient Assisted Living wireless sensor networks unequal cluster coverage overlap factor load separation network lifetime
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成本受限条件下的社交网络影响最大化方法
8
作者 左园林 龚月姣 陈伟能 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第4期100-109,共10页
社交网络的影响力最大化是网络分析领域的关键问题,在广告宣传、舆情控制等场景有着诸多应用。该问题指在一个社交图中选取一组源节点,使得所选取的节点集合能够在某种传播模型中形成最大的影响力。由于节点选取问题是典型的NP-hard问题... 社交网络的影响力最大化是网络分析领域的关键问题,在广告宣传、舆情控制等场景有着诸多应用。该问题指在一个社交图中选取一组源节点,使得所选取的节点集合能够在某种传播模型中形成最大的影响力。由于节点选取问题是典型的NP-hard问题,在大型网络中会遭遇组合爆炸。近些年来,国内外学者一般采用启发式算法求得问题的近似解。然而,现有工作鲜有考虑到节点选取的成本,所得到的解无法满足实际应用中的预算条件。针对此问题,首先考虑节点选取的成本约束,并对成本受限条件下的社交网络影响最大化问题进行数学建模;其次为节约源节点的冗余覆盖成本,使用快速贪婪模块度最大化算法对网络进行社区聚类;然后根据社区聚类结果在蚂蚁游走过程中引入跨社区游走因子,以增强蚂蚁在网络上的全局游走能力;最后,在蚁群系统中设计了新的启发式信息和信息素形式,并将评估函数设计为罚函数的形式以控制节点的选取成本,提出了基于社区发现的蚁群系统算法(Community Detection-based Ant Colony System,CDACS)。在真实数据集上的实验结果表明,CDACS算法比未加入跨社区因子的蚁群算法取得的覆盖率平均提高了15%左右,运行时间平均减少了约20%。在覆盖效果上相比其他现有的影响力最大化算法都取得了显著的改进。此外,CDACS在不同数据集上所产生的解均满足不同的成本限制,体现了CDACS算法在成本控制上的可靠性。 展开更多
关键词 社交网络 影响最大化 成本控制 蚁群系统 社区
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Clustering Analysis of the Basic Structure of Relevant Community Service Organizations in Cities in China
9
作者 于淼 金童 《Agricultural Science & Technology》 CAS 2017年第8期1567-1568,F0003,共3页
With the gradually development of economy in China, people's living stan- dards have been improved, which makes people have higher and higher require- ments on the quality of life, and thus community service has beco... With the gradually development of economy in China, people's living stan- dards have been improved, which makes people have higher and higher require- ments on the quality of life, and thus community service has become and essential part in people's life. In order to understand the basic building blocks of community service organizations in different cities in China, classification comparison was made to the data of 31 cities in China from China Statistical Year Book (2014) by using SPSS clustering method and the fuzzy clustering method, so as to find out the dif- ferences and the causes of the differences, with the aim to promote the manage- ment of relevant government and personnel. 展开更多
关键词 SPSS clustering Fuzzy clustering Ward join method Transfer closure method Community service
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Research on Application of Data Mining in Virtual Community of Foreign Language Learning
10
作者 GAO Liuxin 《International English Education Research》 2018年第1期7-9,共3页
The construction of virtual community in foreign language learning is a comprehensive foreign language learning environment integrated with foreign language vocabulary database construction and vocabulary retrieval, c... The construction of virtual community in foreign language learning is a comprehensive foreign language learning environment integrated with foreign language vocabulary database construction and vocabulary retrieval, combining the virtual reality technology to construct the language environment of foreign language learning. The virtual community of foreign language leaming can improve the sense of language authenticity in foreign language learning and improve the quality of foreign language teaching. A method of building a virtual community for foreign language learning is proposed based on data mining technology, data acquisition and feature preprocessing model for building semantic vocabulary of foreign language learning is constructed, the linguistic environment characteristics of the semantic vocabulary data of foreign language learning is analyzed, and the semantic noumenon structure model is obtained. Fuzzy clustering method is used for vocabulary clustering and comprehensive retrieval in the virtual community of foreign language learning, the performance of vocabulary classification in foreign language learning is improved, the adaptive semantic information fusion method is used to realize the vocabulary data mining in the virtual community of foreign language learning, information retrieval and access scheduling for virtual communities in foreign language learning are realized based on data mining results. The simulation results show that the accuracy of foreign language vocabulary retrieval is good, improve the efficiency of foreign language learning. 展开更多
关键词 Data mining Foreign language learning Virtual community Language environment Fuzzy clustering
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