【摘 要】
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为解决邮件社区挖掘中涉及内容隐私及社区形态单一问题,提出了一种基于聚类融合的邮件社区划分算法.该方法中首先利用邮件社交网络特征及邮件属性衡量节点间距离,避免对邮件
【机 构】
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周口师范学院计算机科学与技术学院,华中科技大学计算机科学与技术学院,华盛顿大学（圣路易斯）计算机科学与工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1504602,U1504603,61173170);河南省教育厅科技攻关研究(14B520014);河南省科技厅科技计划(162102310590,162102310147);教育教学改革项目(J2016037)
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为解决邮件社区挖掘中涉及内容隐私及社区形态单一问题,提出了一种基于聚类融合的邮件社区划分算法.该方法中首先利用邮件社交网络特征及邮件属性衡量节点间距离,避免对邮件内容的分析导致涉及用户隐私,其次使用K-Means算法产生若干初始聚类结果,同时引入共协矩阵记录初始聚类时节点的归属,最后根据共协矩阵中邮箱节点间的相似程度,使用融合算法合并初始聚类结果得到最终社区结构.实验表明,该算法未使用邮件内容,得到的社区结构质量较高,并能发现多形态社区.
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