融合多維數據的微博社區發現算法
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隨著微博用戶的不斷增加，微博網絡已成為用戶進行信息交流的平臺，針對由于博文長度受限，傳統的社區發現算法無法有效解決微博網絡的稀疏性等問題，提出了DC-DTM（discovery community by dynamic topic modeD算法.DC-DTM算法首先將微博網絡映射為有向加杈網絡，網絡中邊的方向反映節點之間的關注關系，利用所提出的DTM（dynamic topic model）計算出節點之間的語義相似度，并將其作為節點間連邊的權重.DTM是一種微博主題模型．該模型不僅能夠挖掘博客的主題分布，而且能夠計算出某一主題中用戶的影響力大小．其次，利用所提出的復雜度較低的標簽傳播算法WLPA（weighted lebel propagation）進行微博網絡的社區發現．該算法的初始化階段將影響力大的用戶節點作為初始節點，標簽按照節點的影響力從大到小進行傳播，避免了傳統標簽傳播算法逆流現象的發生，提高了標簽傳播算法的穩定性．真實數據上的實驗結果表明，DTM模型能夠很好地對微博進行主題挖掘，DC-DTM算法能夠有效地挖掘出微博網絡的社區．
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