Sociala nätverk fortsätter att växa i storlek och vilken typ av information som står till buds. Vi ser ett växande intresse för att samla ett socialt nätverk av människor baserat på både deras sociala relationer och deras deltagande i aktivitetsbaserade informationsnätverk. I detta dokument presenterar vi ett socialt inflytande baserat klusterramverk för analys av heterogena informationsnätverk med tre unika egenskaper. Först introducerar vi en ny social påverkan baserad vertex likhet metrisk i termer av både självinfluens likhet och co-influence likhet. Vi beräknar självinfluens och myntinfluens baserad likhet baserad på social graf och dess tillhörande aktivitetsgrafer respektive påverka grafer. För det andra beräknar vi den kombinerade sociala påverkansbaserade likheten mellan varje par hörn genom att förena självlikhet och multipel co-influence likhet poäng genom en viktfunktion med en iterativ uppdateringsmetod. För det tredje utformar vi en iterativ inlärningsalgoritm, SI-Cluster, för att dynamiskt förfina K-klustren genom att kontinuerligt kvantifiera och justera vikterna på självpåverkande likheter och på flera likhetspoäng mot klusterkonvergensen. För att få SI-Cluster att konvergera snabbt omvandlade vi ett sofistikerat icke-linjärt delprogrammeringsproblem med flera vikter till ett enkelt, icke-linjärt parametriskt programmeringsproblem med en enda variabel. Våra experimentresultat visar att SI-Cluster inte bara uppnår en bättre balans mellan självinfluens och co-influence likheter utan också fjällar extremt bra för stora grafkluster.
Zhou och Liu Ref presenterade ett socialt påverkansbaserat klusterramverk för analys av heterogena informationsnätverk med tre unika egenskaper.
Social influence based clustering of heterogeneous information networks
{'venue': "KDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}