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一种基于语义推理的网络社区发现模型
文献摘要：
网络社区作为新的资源发布和共享方式,其形成模式、 发现方式等是网络发展研究热点之一.由于聚类的随机性以及现有划分算法对个体和链接属性信息的语义利用不充分,社会网络的社区不能得到准确的分类.本文提出基于语义推理的网络社区发现模型,通过节点关系的拓扑结构和节点间的语义联系,抽取多层语义进行搜索并进行社区发现.在ego-Facebook数据集上的实验结果表明,当社区大小增长到1000以后,本算法更加稳定,更适用于节点包含丰富的语义且结构稀疏的网络.
文献关键词：
社区发现;语义网络;语义链;多层模型;知识图谱
中图分类号：
作者姓名：
任薇;阮淇昱;韩孟凯;邱玉辉
作者机构：
西南大学计算机与信息科学学院软件学院, 重庆 400715;西南大学人工智能学院, 重庆 400715
文献出处：
引用格式：
[1]任薇;阮淇昱;韩孟凯;邱玉辉-.一种基于语义推理的网络社区发现模型)[J].西南大学学报（自然科学版）,2022(09):178-186
A类：
B类：
语义推理,网络社区,社区发现,共享方式,成模,网络发展,随机性,划分算法,属性信息,义利,社会网络,过节,节点关系,拓扑结构,ego,Facebook,语义网络,语义链,多层模型
AB值：
0.447204
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