基于聚类融合的邮件社交网络社区划分方法

为解决邮件社区挖掘中涉及内容隐私及社区形态单一问题,提出了一种基于聚类融合的邮件社区划分算法.该方法中首先利用邮件社交网络特征及邮件属性衡量节点间距离,避免对邮件内容的分析导致涉及用户隐私,其次使用K-Means算法产生若干初始聚类结果,同时引入共协矩阵记录初始聚类时节点的归属,最后根据共协矩阵中邮箱节点间的相似程度,使用融合算法合并初始聚类结果得到最终社区结构.实验表明,该算法未使用邮件内容,得到的社区结构质量较高,并能发现多形态社区.