基于结构的e-mail挖掘算法：EHITS

在总结和分析Web网络中经典的链接分析算法(HITS算法)的基础上,提出了一种从邮件语料中发现全局权威人物的EHITS算法。首先,详细介绍了该算法中选取种子、扩展种子集和迭代计算的方法,并通过实验与其他方法进行了比较;最后,对该算法在安然邮件语料库上的实验结果进行评价。结果表明,该算法在邮件语料库中发现全局权威人物方面是非常有效的。

一种基于结构的重要邮箱用户发现方法

多数发现邮件重要用户的方法都借助邮件的内容信息作为语义来帮助理解,论文提出了一种基于结构的重要邮件用户发现方法。该方法借鉴网页中链接分析算法的思想计算邮件地址的重要度。在安然邮件语料库上验证了该方法,得到较好的实验结果。

邮件关系网络中关键人物识别研究

电子邮件是当前广泛使用的网络通信工具,邮件关系网络反映了人物间的社会关系,因此利用邮件数据识别出关系网络中的关键人物是数据挖掘领域的热点课题。本文以安然公司(Enron)邮件网络数据集为研究对象,通过一种综合评价算法来找出安然公司高管的组织结构及关键人物,主要从通信行为和邮件内容两个方面进行分析并验证该算法的有效性。

基于并行GN算法的邮件关系网络社区检测

电子邮件的应用已经遍及社会的各行各业,而邮件关系网络可以反映人物社会关系,如何利用邮件数据精准挖掘出关系网络中的社区结构并用于识别关键人物面临较多挑战。本文以安然公司(Enron)邮件网络数据集为研究对象,提出一种基于并行GN算法来找出安然公司高管的组织结构及关键人物,最后利用netdraw分析软件绘制关系网络的社区结构图。