Abstract-The problematic of community detektion in social media har studerats brett i sociala nätverk gemenskap i samband med strukturen av de underliggande grafer. De flesta community detektionsalgoritmer använder länkarna mellan noderna för att bestämma de täta regionerna i grafen. Dessa täta regioner är samhällena för sociala medier i diagrammet. Sådana metoder bygger vanligtvis enbart på det underliggande sociala medienätverkets kopplingsstruktur. I många nya tillämpningar finns dock kantinnehåll tillgängligt för att ge bättre övervakning till gemenskapens detektionsprocess. Många naturliga representationer av kanter i sociala interaktioner såsom delade bilder och videor, användartaggar och kommentarer är naturligt förknippade med innehåll på kanterna. Medan en del arbete har gjorts för att utnyttja nodinnehåll för att upptäcka gemenskap, presenterar närvaron av kantinnehåll aldrig tidigare skådade möjligheter och flexibilitet för gemenskapens detektionsprocess. Vi kommer att visa att sådant kantinnehåll kan utnyttjas för att avsevärt förbättra effektiviteten i gemenskapens spårningsprocess i sociala medienätverk. Vi presenterar experimentella resultat som illustrerar effektiviteten i vårt tillvägagångssätt.
qi m.fl. Det referensdokument som föreslås för att utnyttja spetsinnehåll för att förbättra effektiviteten i detekteringen av gemenskaper i e-postnätverk.
Community Detection with Edge Content in Social Media Networks
{'venue': '2012 IEEE 28th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2012 IEEE 28th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}