【摘 要】
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已有的用户角色研究中,不少学者定义了角色的数目和特征,对特定数据集取得了较好的效果,但存在的两个问题:1)通用性较差,若更换数据集必须重新分析;2)现实世界中用户行为和关系
【机 构】
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中国软件评测中心云计算促进中心,北京邮电大学计算机学院
【基金项目】
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973国家重点基础研究发展计划项目(2013CB329603);国家自然科学基金资助项目(71231002,61375058);北京市教育委员会共建项目专项资助;教育部-中国移动科研基金(MCM20123021)~~
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已有的用户角色研究中,不少学者定义了角色的数目和特征,对特定数据集取得了较好的效果,但存在的两个问题:1)通用性较差,若更换数据集必须重新分析;2)现实世界中用户行为和关系纷繁复杂,用户角色多种多样,难以通过人为的定义去描述和识别.因此,本文基于张量分解模型提出了一种用户角色发现算法,它不仅能自动设定角色数量,而且能反映角色在指定时间段的行为特征.进一步将用户角色延伸到社团角色,提出基于社团角色距离和节点重叠的社团演化分析方法.实验结果表明,识别出的用户角色其行为特征与实际情况吻合,提出的社团演化分析方法
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