蒋盛益，杨博泓，姚娟娜，吴美玲,张钰莎

(1. 广东外语外贸大学 信息学院,广东 广州 510006; 2. 阿里巴巴,广东 广州 510620; 3. 广东外语外贸大学 南国商学院,广东 广州 510545)

一种基于增广网络的快速微博社区检测算法

蒋盛益1，杨博泓1，姚娟娜1，吴美玲2,张钰莎3

(1. 广东外语外贸大学 信息学院,广东 广州 510006; 2. 阿里巴巴,广东 广州 510620; 3. 广东外语外贸大学 南国商学院,广东 广州 510545)

微博是当前最流行的在线社交媒体之一，有效地检测出微博用户的社区结构，能够帮助人们理解微博社交网络的结构和用户的行为特征，从而为用户提供个性化的服务。然而，现有社区检测算法大多只考虑社交网络节点之间的直接链接关系，忽略节点自身的内容特征。针对此问题，提出一种基于增广网络的快速微博社区检测算法。该算法通过融合社交网络的链接信息以及用户在微博上所发布的博文内容信息构建增广网络，然后以模块度为目标函数快速挖掘增广网络中的主题社区。通过真实微博社交网络的实验表明，提出的算法能够高效地检测出社交网络的主题社区。

微博;社区检测;模块度;主成分分析;增广网络;主题社区

1 引言

进入Web2.0时代，人们交流的方式渐渐从传统的面对面交谈转换为在线社交网络上的互动。据CNNIC统计，截至2014年7月，我国微博用户规模已达到了2.75亿，微博已成为中国网民进行网络社交最主要的工具。有效地检测出微博网络中的社区结构，一方面能够为用户提供个性化的服务，另一方面也能为商家的定向广告投放提供依据[1]。……