云计算模型下复杂网络重叠社区检测方法研究

论文摘要

为了提高复杂网络重叠社区的用户行为特征监测能力,需要进行复杂网络重叠社区检测,提出一种基于云计算模型和用户行为特征提取的复杂网络重叠社区检测方法.提出一种基于数据挖掘技术的复杂网络重叠社区检测方法,构建复杂网络重叠社区用户行为特征的数据采集和特征预处理模型,挖掘复杂网络重叠社区用户行为特征数据,在云计算环境下进行复杂网络社区的重叠性检测,结合相关统计特性构建复杂网络重叠社区的推荐模型,采用模糊均值调度方法进行社区的重叠性调度和自动检测,采用自适应用户行为特征和社区属性信息融合方法实现复杂网络重叠社区的云计算挖掘,在云计算模型下实现复杂网络重叠社区检测.仿真结果表明,采用该方法进行复杂网络重叠社区检测的准确性较高,社区属性分类识别能力较强,在社区推荐中具有很好的应用价值.

论文目录

• 1 复杂网络重叠社区的分布结构模型与特征分析
•   1.1 复杂网络重叠社区的分布模型
•   1.2 复杂社区网络重叠属性特征分析
• 2 重叠社区检测算法优化
• 3 仿真实验与结果分析
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王娅

关键词: 云计算模型,复杂网络,重叠社区,检测,推荐

来源: 内蒙古民族大学学报(自然科学版) 2019年02期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 厦门软件职业技术学院

基金: 福建省教育厅2017年度中青年教师教育科研项目(JAS170826)

分类号: O157.5

DOI: 10.14045/j.cnki.15-1220.2019.02.005

页码: 109-112

总页数: 4

文件大小: 2418K

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