Analysen av de sociala nätverken har rönt stor uppmärksamhet under de senaste åren. Samhällets gruvdrift är en av de viktigaste inriktningarna i analysen av de sociala nätverken. De flesta av de befintliga metoderna för samhällsbrytning förutsätter att det bara finns en typ av relation i nätverket, och dessutom gruvresultaten är oberoende av användarnas behov eller preferenser. I verkligheten finns det emellertid flera heterogena sociala nätverk, som var och en representerar ett visst slags förhållande, och varje slags relation kan spela en särskild roll i en viss uppgift. Således gruvnätverk genom att anta endast en typ av relation kan missa en hel del värdefull dold community information och kanske inte kan anpassas till de olika informationsbehov från olika användare. I detta dokument analyserar vi systematiskt problemet med gruvgömda samhällen på heterogena sociala nätverk. Baserat på observationen att olika relationer har olika betydelse när det gäller en viss fråga föreslår vi en ny metod för att lära sig en optimal linjär kombination av dessa relationer som bäst kan möta användarens förväntningar. Med det erhållna förhållandet kan bättre resultat uppnås för samhällsbrytning. Vår strategi för analys av sociala nätverk och samhällsutvinning innebär en stor förändring i metodiken från den traditionella, en övergång från ett enda nätverk, användaroberoende analys till flera nätverk, användarberoende, och frågebaserad analys. Experimentella resultat på Iris dataset och DBLP dataset visar hur effektiv vår metod är.
I Ref föreslogs en algotabell 4: Primärt ämne för varje klusterritm för gruvsamhällen på heterogena sociala nätverk.
Mining hidden community in heterogeneous social networks
{'venue': "LinkKDD '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}