面向异质关系的社区挖掘.pdfVIP

第27卷第12期 计算机应用 V01．27No．12 2007年12月 CⅢputerAppbcabolls Dec．2007 文章编号：1001一螂l(2007)12—3016一03 面向异质关系的社区挖掘 王金龙1，徐从富2，骆国靖2 (wan自inl“g@肿iLcom) 摘要：利用数据挖掘技术，并结合最优化理论知识，研究了基于文献数据的异质关系挖掘问题， 应用最小分割最大化的关系抽取算法，挖掘具有共同研究兴趣的研究者社区。在此基础上实现了基 于关系链的挖掘分析，解决了应用当中的实际问题，能够更好地辅助研究者进行研究工作。 关键词：社区挖掘；关系挖掘；异质关系；关系链 中图分类号：哪l 文献标志码：A Community relation milling稍thheterogeneous wANG Jin·lon“xuco“g咖2，LUOGu00i醇 (1．＆五D甜矿凸唧眦r西讲唧一％Q打w如o 7k‰b画矧踟胁咖0，Ig也D‰以。啊266033，c^iM； 2．眺萨矿c0”妒咖r拓删，zk汹愕‰枷☆”胁‘啦ouz埘油嘈310027，nfM) 0f 0f llidden theb聃is Abstrad：Th。p工0：blemmiIli“g c蚴muniⅡ曲蚰heterogeneomBocial脯twork日惴曲髓d删ed．On tlle i舶ue“ved extr扯ted da_【a，this tlle村撕蚰 bi岫ogmpllical c锄mun竹lnilli“gprobl删inheterqg即∞邶—h6∞，and s哪ere眈archwoIk． ch茁n．Theref0Ie，矗canllelp他驿aMh吣do Keywords：蛐mIlI|itymiIli“g；耐幽on nlimng；he岫geIleous融a如n；池n蚰ch正n 问题。如何分析各种关系对不同用户需求的重要性，是异质 0 引言 网络社区挖掘需要解决的问题。这类似于机器学习中的特征 网络不仅是科技，更是促使社会改变的动力，它形成新的 抽取方法，对社区挖掘问题而言，就是对关系进行抽取，并基 工作习惯、教育方法和社会关系，为人类创造了一个庞大的 于抽取出来的关系所构成的关系网络进行社区挖掘，从而更 “虚拟社会叫1-”。这种社会网络所体现的新型社会关系正 好满足用户需求。关系抽取即是把一些已知关系进行组合以 逐渐改变着人类的真实世界。在社会网络分析(80c试形成新的关系。这种组合可以是线性的，也可以是非线性的。 net啪rl【analy越s)中，社区挖掘(咖mllIlityⅢini“g)”-1“技术但是我们很难在现实世界中获得足够多的信息来了解关系间 正吸引越来越多人的关注，已经成为数据挖掘领域研究的热 的内在关联，所以非线性方法在处理时往往很难得到准确结 点问题”。”】。所谓社区。简单来说就是享有共同性质的一组