本文關(guān)鍵詞： 聚類融合 社區(qū)劃分 共協(xié)矩陣 最短路徑　出處：《云南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為解決郵件社區(qū)挖掘中涉及內(nèi)容隱私及社區(qū)形態(tài)單一問題,提出了一種基于聚類融合的郵件社區(qū)劃分算法.該方法中首先利用郵件社交網(wǎng)絡(luò)特征及郵件屬性衡量節(jié)點(diǎn)間距離,避免對郵件內(nèi)容的分析導(dǎo)致涉及用戶隱私,其次使用K-Means算法產(chǎn)生若干初始聚類結(jié)果,同時引入共協(xié)矩陣記錄初始聚類時節(jié)點(diǎn)的歸屬,最后根據(jù)共協(xié)矩陣中郵箱節(jié)點(diǎn)間的相似程度,使用融合算法合并初始聚類結(jié)果得到最終社區(qū)結(jié)構(gòu).實(shí)驗(yàn)表明,該算法未使用郵件內(nèi)容,得到的社區(qū)結(jié)構(gòu)質(zhì)量較高,并能發(fā)現(xiàn)多形態(tài)社區(qū).
[Abstract]:In order to solve the single problem of content privacy and community form in email community mining. This paper proposes an algorithm of mail community partition based on clustering fusion. Firstly, the features and attributes of email social network are used to measure the distance between nodes, so as to avoid the analysis of email content resulting in user privacy. Secondly, the K-Means algorithm is used to generate some initial clustering results, and the co-co-matrix is introduced to record the attribution of the nodes in the initial clustering. Finally, according to the similarity degree of the mailbox nodes in the co-cooperator matrix. The fusion algorithm is used to combine the initial clustering results to obtain the final community structure. The experimental results show that the algorithm does not use mail content, and the quality of the community structure is high, and the multi-morphological community can be found.
【作者單位】： 周口師范學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;華中科技大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;華盛頓大學(xué)(圣路易斯)計算機(jī)科學(xué)與工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(U1504602,U1504603,61173170) 河南省教育廳科技攻關(guān)研究(14B520014) 河南省科技廳科技計劃(162102310590,162102310147) 教育教學(xué)改革項(xiàng)目(J2016037)
【分類號】：TP311.13;TP393.098
【正文快照】： E-mail產(chǎn)生以來,逐漸成為網(wǎng)絡(luò)用戶之間的溝通手段,特別在一些企業(yè)內(nèi)越來越成為不可缺少的交流方式.在使用E-mail交流的過程中,人們之間的社交行為凸顯出來,就像現(xiàn)實(shí)社交過程中的“人以群分”現(xiàn)象,E-mail社交網(wǎng)絡(luò)也有一定的規(guī)律性,事實(shí)上,興趣相投或者工作相同的人往往在交往中

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5 杜p，

本文編號：1467517