异质信息网络中基于元路径的社团发现算法研究

来源 :中文信息学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ilovelp222222

【摘要】

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实际的网络化数据往往包含多种类型的对象和关系,采用异质信息网络可以更好地对其建模,因此异质信息网络分析逐渐成为数据挖掘的研究热点。虽然同质信息网络中的社团发现已经

【作者】

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郑玉艳王明省石川王锐

【机构】

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北京邮电大学计算机学院,广州市城市规划勘测设计院地理信息中心

【出处】

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中文信息学报

【发表日期】

：

2018年9期

【关键词】

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异质信息网络社团发现元路径语义相似性度量

【基金项目】

：

国家重点基础研究发展计划(2017YFB0803304);国家自然科学基金(61772082,61375058);北京市自然科学基金(4182043)

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实际的网络化数据往往包含多种类型的对象和关系,采用异质信息网络可以更好地对其建模,因此异质信息网络分析逐渐成为数据挖掘的研究热点。虽然同质信息网络中的社团发现已经被深入研究,但是异质信息网络中的社团发现还很少被研究。该文研究异质信息网络中的社团发现问题,提出了一个新的社团发现算法框架HCD（heterogeneous community detection）。该框架由两部分组成：基于单条元路径的社团发现算法HCD_sgl和融合多条元路径的社团发现算法HCD_all。HCD_sgl首先确定在给定元路径下所有

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