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社交网络的节点之间存在着多种关系,这些关系共同决定了网络中节点的社团结构划分。为了准确地发现多关系社交网络中的社团结构,通过研究信息在多子网复合复杂网络模型上的传播过程,提出了一种多关系网络中的社团结构发现算法。该算法基于多子网复合复杂网络模型建立的多关系社交网络,利用信息在多关系社交网络中的传播过程,将网络中的节点转化成能够被聚类算法处理的向量形式,进而采用聚类算法完成多关系社交网络中的社团结构划分。该算法综合考虑了网络中多种关系的相互作用以及异质节点间的相互影响,得到的传播信息量矩阵表示了各节点在整个网络中的影响力,并将影响力相似的节点划分到同一个社团结构中。实验结果显示,与传统社团结构发现算法相比,该算法不仅在准确度上有所提高,还能将异质节点划分到一个社团中,可以根据用户不同需求挖掘出多关系社交网络中的隐藏信息。 相似文献
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社交网络影响力最大化问题是基于特定的传播模型,在网络中寻找一组初始传播节点集合,通过其产生最终传播影响范围最大的一种最优化问题。已有的相关研究大多只是针对单关系社交网络,即在社交网络中只存在一种关系。但在现实中,社交网络的用户之间往往存在着多种关系,并且这多种关系共同影响着网络信息传播及其最终影响范围。在线性阈值模型的基础上,结合网络节点间存在的多种关系,提出MRLT传播模型来建模节点间的影响力传播过程,在此基础上提出基于反向可达集的MR-RRset算法,解决了传统影响力最大化问题研究过程中由于使用贪心算法所导致的计算性能较低的问题。最后通过在真实数据集上的实验对比,表明所提方法具有更好的影响力传播范围及较大的计算性能提升。 相似文献
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为快速准确地提取和挖掘信息系统运维服务过程中的关键咨询问题,本文利用分布式技术,基于Hadoop的客服运维文本聚类算法,对海量文本数据进行聚类研究。给出了基于Hadoop的运维数据分布式并行计算模型,并在Hadoop框架中对系统中所有运维数据进行分析处理。同时,给出了分布式文本聚类算法,并以10万余条电力信息系统运维数据为数据源,对设计的分布式聚类算法和传统聚类算法进行分析对比。实验结果表明,本文设计的分布式聚类算法所需时间低于传统聚类算法,不仅解决了传统聚类算法在处理海量数据方面由于数据规模过大引起的速度慢、效率低的问题,而且还借助大数据中蕴含的价值和动力,提升了企业运维服务水平。该研究具有较高的实用价值和理论意义。 相似文献
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现有影响力最大化算法多数因时间复杂度较高或影响力传播范围有限,不适用于大规模社交网络。基于独立级联模型,结合反向可达集采样提出一种改进的影响力最大化算法D-RIS。在影响力传播函数满足单调性和子模性的前提下,通过自动调试确定反向可达集生成数量的临界值。在Slashdot和Epinions真实数据集上的实验结果表明,D-RIS算法在影响力传播范围上接近CELF算法且优于RIS、HighDegree、LIR和pBmH启发式算法,同时在运行时间上相比CELF算法减少近百倍,具有更好的通用性与稳定性,适用于拓扑结构变化和规模较大的社交网络。 相似文献
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