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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,Email已日益成為人類日常生活中必不可少的通信方式之一。人們之間的Email通信產(chǎn)生了大量的通信數(shù)據(jù),從這些數(shù)據(jù)中挖掘出人類社會的社群結(jié)構(gòu)并且分析社會成員在社群的重要程度已成為一個重要的研究課題,對該課題的研究和探索可以應(yīng)用于犯罪網(wǎng)絡(luò)挖掘、欺詐團伙檢測等領(lǐng)域,對于執(zhí)法機關(guān)打擊恐怖犯罪活動和提高執(zhí)法效率具有重大的意義。 本文首先介紹了廣義的社群概念和傳統(tǒng)社會學(xué)中凝聚子群的概念,之后提出了基于連接特性的社群定
2、義。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了基于連接特性的Email社會網(wǎng)絡(luò)社群挖掘算法,可以比較完整準(zhǔn)確的挖掘出社群成員。在分析社群成員在社群中重要程度的問題上,分別介紹了基于社會網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)的社群核心挖掘模型和基于Page Rank思想的社群成員重要程度評價模型,可以比較客觀的評價社群成員在社群中的重要地位。 Enron Email數(shù)據(jù)集是一個被廣泛用于社會網(wǎng)絡(luò)分析研究的Email通信數(shù)據(jù)集。本文針對該數(shù)據(jù)集,采用本文所提出的數(shù)學(xué)模型和算法進
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