Resumen

La red social semántica es un tipo de red que contiene enormes nodos e información semántica compleja, y los algoritmos tradicionales de detección de comunidades no podrían proporcionar las comunidades coherentes ideales en su lugar. Para resolver el problema de la detección de redes sociales semánticas, presentamos un algoritmo de detección de comunidades de agrupamiento basado en el modelo PSO-LDA. Dado que el modelo semántico es el modelo LDA, utilizamos el método de muestreo de Gibbs que puede mapear parámetros cuantitativos desde la información semántica al espacio semántico. Luego, presentamos una estrategia PSO con la relación semántica para resolver la detección de comunidades superpuestas. Finalmente, establecemos la modularidad semántica (SimQ) para evaluar las comunidades semánticas detectadas. La validez y viabilidad del modelo PSO-LDA y la modularidad semántica se verifican mediante análisis experimental.

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Red social; Información semántica; Detección de comunidades; Modelo PSO-LDA; Método de muestreo de Gibbs; Detección de comunidades superpuestas
• Keywords:Social network; Semantic information; Community detection; PSO-LDA model; Gibbs sampling method; Overlapping community detection