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一种从马尔可夫聚类簇发现潜在WEB社区特征的方法
被引：21
作者：
杨楠
林松祥
高强
孟小峰
机构：
[1] 中国人民大学信息学院
[2] 中国人民大学信息学院 北京
来源：
关键词：
Web社区;
链接分析技术;
MCL图形聚类;
流量模拟;
随机漫游;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号：
120506 [数字人文];
摘要：
在分析了目前一些典型的社区发现算法的基础上,通过对无主题条件下的隐含社区发现算法的研究,提出将基于流的社区特征和马尔可夫图形聚类算法(MCL)的簇结合起来寻找Web隐含社区的方法．将镜像或近似镜像页面的删除放在图形聚类之后,大大减少了比较的代价．然后,在聚类簇的基础上,使用判定每个簇内元素的筛选算法产生可能的社区候选集合．实验表明,该方法是可行的,可以发现许多存在的社区．
引用
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页码：1086 / 1093
页数：8
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