一种融合多维信息的移动社区发现方法

摘要：

为解决传统社区发现算法难适用于大型复杂异质的移动网络的问题,利用移动网络使用详单数据(Usage Detail Record,UDR)和移动用户社交数据构建网络模型,提出一种融合多维信息的移动社区发现方法BNMF-NF.该方法综合考虑用户社交关系和时空行为,给出用户社交相似度、位置分布相似度和主题偏好相似度,利用加权网络融合方法融合多维相似关系构建用户相似网络,并运用有界非负矩阵分解技术实现社区结构的检测.在Foursquare和电信数据集上的实验结果表明,BNMF-NF方法能够有效发现移动网络中用户社区结构.

关键词：社区发现、移动网络、用户相似度、相似网络融合、非负矩阵分解

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：88-92,126