项目名称: 节点内容和链接相结合的大规模内容网络社区发现方法及应用研究

项目编号: No.61473030

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 其他

项目作者: 贾彩燕

作者单位: 北京交通大学

项目金额: 80万元

中文摘要: 现有的复杂网络社区发现方法大都基于社区结构的原始约束:社区内的节点链接稠密而社区间的节点链接稀疏来检测网络中蕴含的社区,忽略了节点上的属性信息。而现实世界网络节点上常含有丰富的属性信息,如通信网络中的用户信息、通话位置、通话时长等,且两个节点可在属性上非常相似,但这两个节点间却不存在链接关系。如何同时利用网络节点间的链接关系和节点上附着的属性信息,准确、高效地发现网络、特别是大规模网络中的社区结构越来越受到人们的重视。本项目主要研究节点内容和链接相结合的高效社区发现方法及相关方法在微博网络用户群及话题识别中的应用。具体内容包括:1.基于概率模型节点内容和链接相结合的高效社区发现方法;2.基于非负矩阵分解节点内容和链接相结合的新型社区发现方法;3.基于采样策略和网络稀疏化表示的大规模网络节点内容和链接相结合的高可扩展性社区发现方法;4.相关方法在微博网用户群及话题分析等内容网络中的应用。

中文关键词: 数据挖掘;社会网络分析;社区发现;聚类分析;大规模内容网络

英文摘要: Community structure is one of the most essential features of real networks. Previous study mainly focused on identifying communities in networks using only links (relationship between pairs of nodes), or clustering nodes by content (features) of nodes. It is still a problem on how to make use of content of nodes and links together to detect communities in content networks high efficiently. In this project, we intended to study methods on community detection combining content and links in content networks, especially, massive content networks, present new methods and models to extract user groups and topics in Weibo networks. In summary, we will concentrate on the following studies. 1. Study on high efficent probabilistic approaches for detecting communities in networks by combining content of nodes and links together. 2. Study on NMF (Nonnegative Matrix Factorization) models for detecting communities in networks using content of nodes and links. 3. Study on high scalability community detection approaches based on sampling strategies and network sparsification on massive content networks. 4. Use the proposed models and methods to extract user groups and topics on Weibo networks constructed by Weibo users, users' followers, Weibo texts and texts' followers, and to discover communities in other content networks.

英文关键词: Data Mining;Social Network Analysis;Community Detection;Clustering;Massive Content Networks

成为VIP会员查看完整内容
1

相关内容

数据挖掘(Data mining)一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息和知识的过程。
「大规模图神经网络系统」最新2022综述:从算法到系统
专知会员服务
109+阅读 · 2022年1月14日
CIKM2021 | 用于链接预测的主题感知异质图神经网络
专知会员服务
24+阅读 · 2021年11月3日
专知会员服务
45+阅读 · 2021年6月20日
专知会员服务
137+阅读 · 2021年3月30日
基于事件社会网络推荐系统综述
专知会员服务
66+阅读 · 2021年1月13日
专知会员服务
43+阅读 · 2020年11月13日
基于知识图谱的推荐系统研究综述
专知会员服务
318+阅读 · 2020年8月10日
“跳转APP查看完整内容”谁在给用户使绊子?
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年1月2日
CIKM'21 | 自监督图神经网络在社会化推荐中的应用
图与推荐
3+阅读 · 2021年11月16日
KDD'21 | 异质图神经网络的可微元图搜索
图与推荐
1+阅读 · 2021年10月11日
KDD 2021 | 异质图神经网络的可微元图搜索
PaperWeekly
1+阅读 · 2021年10月10日
史上最大规模:这有一份1.4亿的中文开源知识图谱
机器之心
25+阅读 · 2019年10月17日
清华大学图神经网络综述:模型与应用
机器之心
72+阅读 · 2018年12月26日
图神经网络综述:模型与应用
PaperWeekly
193+阅读 · 2018年12月26日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月3日
Arxiv
23+阅读 · 2021年3月4日
小贴士
相关VIP内容
「大规模图神经网络系统」最新2022综述:从算法到系统
专知会员服务
109+阅读 · 2022年1月14日
CIKM2021 | 用于链接预测的主题感知异质图神经网络
专知会员服务
24+阅读 · 2021年11月3日
专知会员服务
45+阅读 · 2021年6月20日
专知会员服务
137+阅读 · 2021年3月30日
基于事件社会网络推荐系统综述
专知会员服务
66+阅读 · 2021年1月13日
专知会员服务
43+阅读 · 2020年11月13日
基于知识图谱的推荐系统研究综述
专知会员服务
318+阅读 · 2020年8月10日
相关资讯
“跳转APP查看完整内容”谁在给用户使绊子?
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年1月2日
CIKM'21 | 自监督图神经网络在社会化推荐中的应用
图与推荐
3+阅读 · 2021年11月16日
KDD'21 | 异质图神经网络的可微元图搜索
图与推荐
1+阅读 · 2021年10月11日
KDD 2021 | 异质图神经网络的可微元图搜索
PaperWeekly
1+阅读 · 2021年10月10日
史上最大规模:这有一份1.4亿的中文开源知识图谱
机器之心
25+阅读 · 2019年10月17日
清华大学图神经网络综述:模型与应用
机器之心
72+阅读 · 2018年12月26日
图神经网络综述:模型与应用
PaperWeekly
193+阅读 · 2018年12月26日
相关基金
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员