[发明专利]一种在线社交网络中社群话题的发现方法有效

专利信息
申请号: 201410025323.6 申请日: 2014-01-16
公开(公告)号: CN103793489B 公开(公告)日: 2017-01-18
发明(设计)人: 於志文;张星;梁韵基;郭斌;倪红波;王柱 申请(专利权)人: 西北工业大学
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 710129 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明涉及一种在线社交网络中社群话题的发现方法,该具体过程为基于网络爬虫对目标社交网络进行数据采集;基于采集到的社交网络中用户对象之间的交互关系,计算每个用户对象在交互网络拓扑中的相关度;构建用户对象静态的交互网络;利用层次聚类,根据用户对象的相关度得到紧密的用户社群结构;对于划分出的每个社群,查找数据库获得该社群对应的文本信息,将其作为文档输入,使用SVM分类,计算出该社群的热门话题。本发明提出了一种基于社群划分的社群话题发现方法,与现有的在线社交网络话题发现方法相比,可以有效排除噪音数据,获得更为紧密的社群之间的话题,有助于更深入地了解社交网络的信息传播规律。
搜索关键词: 一种 在线 社交 网络 社群 话题 发现 方法
【主权项】:
一种在线社交网络中社群话题的发现方法,其特征在于,该具体过程为:步骤1,基于网络爬虫对目标社交网络进行数据采集;步骤2,基于采集到的社交网络中用户对象之间的交互关系,计算每个用户对象在交互网络拓扑中的相关度;通过下述公式(1)计算用户之间的相关度ηij,并存入数据库中,其中,ηij表示用户i和用户j的相关度,αij表示用户i对用户j的评论次数,βij表示用户i对用户j的转发次数,λij表示用户i对用户j的分享次数;h1,h2,h3分别表示评论、转发、分享这三种操作的权值;步骤3,构建用户对象静态的交互网络;步骤4,利用层次聚类,根据用户对象的相关度得到紧密的用户社群结构;步骤5,对于划分出的每个社群,查找数据库获得该社群对应的文本信息,将其作为文档输入,使用SVM分类,计算出该社群的热门话题。
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