一种面向语义重叠社区发现的Link-Block算法

来源：软件学报杂志2016年第2期北京时间：

作者：辛宇,杨静,谢志强

单位：辛宇，哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150001;哈尔滨理工大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 15008011,杨静，哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 15000102,谢志强，哈尔滨理工大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 15008003

摘要：语义社会网络是一种由信息节点及社会关系构成的新型复杂网络,传统语义社会网络分析算法在进行社区挖掘时需要预先设定社区个数,且无法发现重叠社区.针对这一问题,提出一种面向语义社区发现的link-block算法.该算法首先以LDA模型为语义信息模型,创新性地建立了以link为核心的block区域LBT(link-block-topic)取样模型;其次,根据link-block语义分析结果,建立可度量link-block区域的语义链接权重方法,实现了语义信息的可度量化;最后,根据语义链接权重建立了以link-block为单位的聚类算法以及可评价语义社区的SQ模型,并通过实验分析,验证了该算法及SQ模型的有效性及可行性.

关键词：语义社会网络;重叠社区;语义社区;LDA;link-block

基金资助：国家自然科学基金(61370083, 61370086); 教育部博士点基金(20122304110012); 黑龙江省博士后基金(LBH-Z1509 6); 黑龙江省教育厅科技项目(12531105); 黑龙江省博士后科研启动项目(LBH-Q13092)