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交往数据集中知识发现框架的研究与实现

徐娟娟  
【摘要】: 随着通信技术和互联网技术的发展,政府机构和企业积聚了大量的业务数据,在这些不同类型的业务数据中,有一类很有特点的数据集合—交往数据集,比如通信记录、邮件收发记录、Web链接集合等,这类数据集和其他业务数据集一样,蕴含了很多有用的知识和信息,人们不断的尝试用各种方法对其进行知识发现,本文则从社会网络分析的视角,提出一种不同的解决方案。 社会网络分析方法是一种量化的社会学分析方法。它将社会行动者映射为图的节点,社会行动者之间的关系映射为图中的边,然后利用图论的相关知识来解决社会网络的问题。 本文设计了一个基于社会网络分析方法的交往数据集知识发现的原型系统。从整体框架上分为数据预处理、数据本地化、数据分析和数据展示四个模块;从数据概念模型角度分为“社会”、“组织”和“图”三个层次,并进行自顶向下的分析。实现了多数据源管理、社会网络分析中心性指标集的计算、凝聚子群分析以及数据可视化方面诸多算法,并以调查的模拟通信记录为基础进行了实验验证。


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