面向大规模多维社会网络的社区发现研究

？认为处于多维社会网络中的用户会表现出多种行为取向和兴趣爱好，单独使用多维网络中的一维很难进行有效的社区发现。为了有效解决以上问题，首先基于用户关系紧密度将社交媒体中有向网转化为无向带权网，并将所有一维社交网络进行集成；然后利用ssn-lda对社交用户进行隐含社区建模，以根据用户-隐含社区概率分布计算用户相似度；最后使用二分k均值进行用户社区划分。在真实科学网博客上进行试验，结果表明该方法能较好地进行用户社区划分。