随着微博用户的不断增加,微博网络已成为用户进行信息交流的平台.针对由于博文长度受限,传统的社区发现算法无法有效解决微博网络的稀疏性等问题,提出了DC-DTM(discovery community by dynamic topic model)算法.DC-DTM算法首先将微博...随着微博用户的不断增加,微博网络已成为用户进行信息交流的平台.针对由于博文长度受限,传统的社区发现算法无法有效解决微博网络的稀疏性等问题,提出了DC-DTM(discovery community by dynamic topic model)算法.DC-DTM算法首先将微博网络映射为有向加权网络,网络中边的方向反映节点之间的关注关系,利用所提出的DTM(dynamic topic model)计算出节点之间的语义相似度,并将其作为节点间连边的权重.DTM是一种微博主题模型.该模型不仅能够挖掘博客的主题分布,而且能够计算出某一主题中用户的影响力大小.其次,利用所提出的复杂度较低的标签传播算法WLPA(weighted lebel propagation)进行微博网络的社区发现.该算法的初始化阶段将影响力大的用户节点作为初始节点,标签按照节点的影响力从大到小进行传播,避免了传统标签传播算法逆流现象的发生,提高了标签传播算法的稳定性.真实数据上的实验结果表明,DTM模型能够很好地对微博进行主题挖掘,DC-DTM算法能够有效地挖掘出微博网络的社区.展开更多
文摘随着微博用户的不断增加,微博网络已成为用户进行信息交流的平台.针对由于博文长度受限,传统的社区发现算法无法有效解决微博网络的稀疏性等问题,提出了DC-DTM(discovery community by dynamic topic model)算法.DC-DTM算法首先将微博网络映射为有向加权网络,网络中边的方向反映节点之间的关注关系,利用所提出的DTM(dynamic topic model)计算出节点之间的语义相似度,并将其作为节点间连边的权重.DTM是一种微博主题模型.该模型不仅能够挖掘博客的主题分布,而且能够计算出某一主题中用户的影响力大小.其次,利用所提出的复杂度较低的标签传播算法WLPA(weighted lebel propagation)进行微博网络的社区发现.该算法的初始化阶段将影响力大的用户节点作为初始节点,标签按照节点的影响力从大到小进行传播,避免了传统标签传播算法逆流现象的发生,提高了标签传播算法的稳定性.真实数据上的实验结果表明,DTM模型能够很好地对微博进行主题挖掘,DC-DTM算法能够有效地挖掘出微博网络的社区.
