کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6864333 | 1439538 | 2018 | 53 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multi-view community detection with heterogeneous information from social media data
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص جمعیت چندرسانه ای با اطلاعات ناهمگن از اطلاعات رسانه های اجتماعی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تشخیص جامعه، شبکه های اجتماعی، آموزش چندرسانه ای، نمودار اجتماعی، ساختار جامعه،
ترجمه چکیده
از زمان آغاز آنها، شبکه های اجتماعی بر نحوه ارتباط و برقراری ارتباط با یکدیگر تاثیر گذاشته اند. استفاده مداوم و استفاده فراگیر از رسانه های اجتماعی فرصت های تحقیق جالبی را برای تحلیل رفتار و تعاملات کاربران ارائه می دهد. امروزه تعاملات نه تنها به روابط اجتماعی محدود می شود، بلکه به فعالیت های خواندن و نوشتن محدود می شود. بنابراین، منابع اطلاعاتی متعدد و مکمل برای توصیف کاربر و فعالیت آنها در دسترس هستند. یک وظیفه که می تواند از ادغام این منابع متعدد بهره مند شود، تشخیص جامعه است. با این حال، اکثر تکنیک ها تأثیر اطلاعات جمع آوری شده را نادیده می گیرند و همچنان تنها بر یک جنبه تمرکز می کنند: ساختار توپولوژیکی شبکه ها. این مقاله بر چگونگی ادغام اطلاعات اجتماعی و محتوایی مبتنی بر شبکه های اجتماعی برای بهبود کیفیت جوامع شناسایی تمرکز دارد. یک روش برای ادغام منابع اطلاعات چندگانه و معنایی که توسط روابط نامتقارن منتقل می شود، ارائه شده و به طور گسترده در دو مجموعه داده های دنیای واقعی ارزیابی می شود. ارزیابی تجربی اثرات متفاوتی را که هر منبع اطلاعاتی بر کیفیت جوامع شناسایی شده تأیید می کند، تأیید می کند و برخی از نکاتی را در مورد چگونگی بهبود کیفیت آن با ترکیب اطلاعات اجتماعی و محتوایی تأیید می کند.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Since their beginnings, social networks have affected the way people communicate and interact with each other. The continuous growing and pervasive use of social media offers interesting research opportunities for analysing the behaviour and interactions of users. Nowadays, interactions are not only limited to social relations, but also to reading and writing activities. Thus, multiple and complementary information sources are available for characterising users and their activities. One task that could benefit from the integration of those multiple sources is community detection. However, most techniques disregard the effect of information aggregation and continue to focus only on one aspect: the topological structure of networks. This paper focuses on how to integrate social and content-based information originated in social networks for improving the quality of the detected communities. A technique for integrating both the multiple information sources and the semantics conveyed by asymmetric relations is proposed and extensively evaluated on two real-world datasets. Experimental evaluation confirmed the differentiated impact that each information source has on the quality of the detected communities, and shed some light on how to improve such quality by combining both social and content-based information.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 289, 10 May 2018, Pages 195-219
Journal: Neurocomputing - Volume 289, 10 May 2018, Pages 195-219
نویسندگان
Antonela Tommasel, Daniela Godoy,