挖掘用户标签的增强型社区网页聚类算法  

Enhanced Social Web Clustering Algorithm of Mining Information

作　　者：贺秋芳[1] 曾启杰[2] 蔡延光[2] 

机构地区：[1]广东轻工职业技术学院计算机系,广东广州510000 [2]广东工业大学自动化学院,广东广州510000

出　　处：《微电子学与计算机》2013年第2期74-77,共4页Microelectronics & Computer

基　　金：国家自然科学基金项目(61074147)

摘　　要：网页的内容信息对于提高聚类质量来说并不完全够用,针对网络社区网页之间存在的天然链接关系,本文提出了一种挖掘用户标签的增强型社区网页聚类算法.本文采用多种距离度量方法,并挖掘网页链接关系,然后将网页的内容信息相似度和链接关系结合起来进行聚类.实验表明,提出的算法是有效的.With the development of Internet, textual content is not enough for web clustering sometimes. This paper proposes mining information for social web clustering algorithm. User information of pages is mined, including the link information, tag information. Experimental results show that the proposed social web clustering algorithm using mining information is effective.

关 键 词：社区网页 链接关系 网页相似度 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]