一种基于语义推理的网络社区发现模型

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.

关键词：社区发现、语义网络、语义链、多层模型、知识图谱

所属期刊栏目：44

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金62003280

在线出版日期：2022-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：178-186