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1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,Email已日益成為人類(lèi)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(lèi)社會(huì)的社群結(jié)構(gòu)并且分析社會(huì)成員在社群的重要程度已成為一個(gè)重要的研究課題,對(duì)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(tuán)伙檢測(cè)等領(lǐng)域,對(duì)于執(zhí)法機(jī)關(guān)打擊恐怖犯罪活動(dòng)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(huì)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(jì)了基于連接特性的Email社會(huì)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(wèn)題上,分別介紹了基于社會(huì)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(píng)價(jià)模型,可以比較客觀(guān)的評(píng)價(jià)社群成員在社群中的重要地位。 Enron Email數(shù)據(jù)集是一個(gè)被廣泛用于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析研究的Email通信數(shù)據(jù)集。本文針對(duì)該數(shù)據(jù)集,采用本文所提出的數(shù)學(xué)模型和算法進(jìn)
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