有向网络兴趣社区的快速挖掘算法及其在僵尸粉检测中的应用

王晨旭; 秦涛; 管晓宏; 周亚东

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有向网络兴趣社区的快速挖掘算法及其在僵尸粉检测中的应用

更新时间：2025-07-09

- 有向网络兴趣社区的快速挖掘算法及其在僵尸粉检测中的应用
- 暂无标题
- 西安交通大学学报 2014年第6期页码：7-12
- 作者机构：
  
  1. 西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室
  2. 清华大学自动化系智能与网络化系统研究中心
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61221063,61103240,6113241);国家科技支撑计划资助项目(2011BAK08B02);中央高校基本科研业务费资助项目(2012jdhz09,xjj2011015)
- DOI：
  中图分类号： TP393.01
- 纸质出版：2014
- 稿件说明：
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王晨旭, 秦涛, 管晓宏, 等. 有向网络兴趣社区的快速挖掘算法及其在僵尸粉检测中的应用[J]. 西安交通大学学报, 2014,(6):7-12.
王晨旭, 秦涛, 管晓宏, 等. 有向网络兴趣社区的快速挖掘算法及其在僵尸粉检测中的应用[J]. 西安交通大学学报, 2014,(6):7-12. DOI：

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摘要

针对传统的无向网络社区挖掘方法无法实现大规模有向网络中社区有效发现的问题

提出了一种新的有向图社区及其兴趣特征快速挖掘算法。采用贪心算法求解社区划分模块性最大化的优化问题

较好地平衡了有向图社区挖掘中准确性与有效性之间的矛盾

实现对大规模微博类有向网络社区结构的有效识别;基于发现的社区

采用tf-idf算法进一步挖掘社区用户的兴趣爱好

实现了对微博网络中兴趣小组的精确挖掘。基于新浪微博的实验结果表明:所提算法不仅可以快速有效地挖掘有向网络中的社区结构及其用户的兴趣特征

还能够准确地检测出微博网络中的僵尸粉社区

研究结果对微博系统的净化、谣言控制、网络广告的精准投放等研究具有重要的参考价值。

Abstract

关键词

Keywords

references

赵文兵,朱庆华,吴克文,黄奇.微博客用户特性及动机分析——以和讯财经微博为例[J].现代图书情报技术,2011(02).

张云.基于开源软件的中文学术文献计量软件的开发实践[J].现代图书情报技术,2010(04).

杨楠,弓丹志,李忺,孟小峰.Web社区发现技术综述[J].计算机研究与发展,2005(03).

Bimal Viswanath,Ansley Post,Krishna P. Gummadi,Alan Mislove.An analysis of social network-based Sybil defenses[J].ACM SIGCOMM Computer Communication Review,2010.

Vincent D Blondel,Jean-Loup Guillaume,Renaud Lambiotte,Etienne Lefebvre.Fast unfolding of communities in large networks[J].Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment,2008.

M. E. J. Newman.Detecting community structure in networks[J].The European Physical Journal B,2004.

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