计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2009年
8期
2855-2857,2894
,共4页
社会网络%知识发现%数据挖掘%中文论坛
社會網絡%知識髮現%數據挖掘%中文論罈
사회망락%지식발현%수거알굴%중문론단
social networks%knowledge discovery%data mining%Chinese forum
研究互联网论坛中划分用户社区问题.首先通过分析用户在论坛上的发言层次结构与内容建立用户之间的回复关系图,然后提出一种基于局部最优的图聚类方法LOGCA对大容量的论坛网络图进行分类.实验得到互联网论坛上几个有意义的用户社区,并且确定了社区成员的共同兴趣.实验结果表明新方法简单有效,能够从大规模网络中发掘出有意义的用户社区.
研究互聯網論罈中劃分用戶社區問題.首先通過分析用戶在論罈上的髮言層次結構與內容建立用戶之間的迴複關繫圖,然後提齣一種基于跼部最優的圖聚類方法LOGCA對大容量的論罈網絡圖進行分類.實驗得到互聯網論罈上幾箇有意義的用戶社區,併且確定瞭社區成員的共同興趣.實驗結果錶明新方法簡單有效,能夠從大規模網絡中髮掘齣有意義的用戶社區.
연구호련망론단중화분용호사구문제.수선통과분석용호재론단상적발언층차결구여내용건립용호지간적회복관계도,연후제출일충기우국부최우적도취류방법LOGCA대대용량적론단망락도진행분류.실험득도호련망론단상궤개유의의적용호사구,병차학정료사구성원적공동흥취.실험결과표명신방법간단유효,능구종대규모망락중발굴출유의의적용호사구.
This paper studied how to mine meaningful Web communities from forum. Constructed user interaction graph according to the hierarchical structure and content of forum posts. Proposed a novel graph clustering algorithm LOGCA to exploit meaningful communities from large-scale networks. The experimental results show that this approach is effective in discovering Web communities from Internet forum.