基于域驱动的链接数据的社区发现研究与实现  

ON DISCOVERING SOCIAL COMMUNITY FROM DOMAIN-DRIVEN BASED LINKED DATA AND THE IMPLEMENTATION THEREOF

作　　者：曹凌[1] 陈华钧[1] 

机构地区：[1]浙江大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310027

出　　处：《计算机应用与软件》2011年第5期78-81,101,共5页Computer Applications and Software

基　　金：国家高技术研究发展计划项目(2006AA01A123)

摘　　要：在语义网上不断出现的链接数据能够为社会网络分析提供大规模的数据资源。尤其是,它能够用来对特定的域结构进行社会社区结构的探索。使用基于本体的知识结构,通过从域中的链接数据来发现特定的属性,并结合提出的距离计算方法和聚类方法,能够改进域中人之间的相关性和聚类的定制,从而从链接数据中发现域中包含的社会社区结构。通过在真实的域中的链接数据上进行测试,结果证明方法能够在各个不同的域中(音乐,电影)发现可靠有价值的社会社区。Continual emergence of linked data on semantic Web can provide comprehensive data resources for social network analysis.In particular,it enables the exploration on social community structures within a special domain structure.To use ontology-based knowledge structure,to discover specific properties from linked data in domain,and to incorporate the proposed distance calculate method and a clustering method,these are able to improve the correlation of people in domain and the customisation of clustering,and then to discover the social community structures included in the domain from linked data.By testing the method on linked data in real domain,the result shows that it can find reliable and valuable social communities from different domains such as music and film.

关 键 词：链接数据 聚类 域 社会社区 

分 类 号：TP393.092[自动化与计算机技术—计算机应用技术]