2部グラフ抽出に基づく関連コミュニティ発見の試み
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概要
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本論文では、大規模なWebページの集合に対してハイパーリンク解析を行うことによって、関連するコミュニティを抽出する手法を提案する。我々は、複数のコミュニティが共通の話題を持つとき、それらは関連していると見倣す。本手法は、稠密な2部グラフ(dense bipartite graph(DBG))による抽象化を2つの目的のために用いている。まず、DBGをコミュニティと見倣して、Webページの集合から全てのコミュニティを抽出する。次に、コミュニティをノードとするDBGを用いて、関連するコミュニティを抽出する。我々は、170万ページ、2150万リンクを含む、10GBのTREC(Text REtrieval Conference)データセットを用いて実験を行った。その結果から、本手法が意味のあるコミュニティと、それらの間の関連を抽出できることを示す。
- 2001-07-12
著者
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