评估主题考量在识别基于评分的社交网络社区中的效果
社会与信息网络
2016-04-28 v1 机器学习
机器学习
摘要
在社交网络中发现有意义的社区吸引了许多研究者。复杂网络的社区结构揭示了其组织及组成部分间隐藏关系。多数社区检测研究主要关注网络拓扑结构而不进行内容分析。如今，现实世界社交网络包含广泛信息如共享对象、评论、关注信息等。近年，一些研究提出同时考虑网络中交换的内容和拓扑结构以找到更有意义的社区的方法。本研究通过大量实验展示了在用户通过评分表达对对象（如电影）感受的社交网站中，主题分析在发现更有意义社区方面的效果。
引用
@article{arxiv.1604.07878,
title = {Evaluating the effect of topic consideration in identifying communities of rating-based social networks},
author = {Ali Reihanian and Behrouz Minaei-Bidgoli and Muhammad Yousefnezhad},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.07878},
year = {2016}
}
备注
International Conference on Information and Knowledge Technology (IKT) 2015