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教育网站社区发现方法技术的研究

赵忠祥  
【摘要】:近几年来网络的飞速发展,人们越来越多的在网上发布和获取消息,web已经成了信息加工、制造、处理和发布的平台,它所提供的内容涵盖人们生活学习与工作的各个方面,并且它的速度还在不断的扩大,那么,针对这个在不断变化的信息源,同时也随着对复杂网络的物理意义和数学特性的研究,人们发现许多网络与社会网络一样,都有一个相同的特质,即社区结构,但是这些社区的产生都是基于人们对某一主题的共同关注而产生的集合。而这样的结构同样也存在于一个具有相当丰富的资源的网站中,比如说教育网站中用户所组成的兴趣网络。 既然社会网络中社区结构在教育网站中的兴趣网络中有所体现,那么它也就应该具有社会网络所体现的一些社区学特性,比如:社区中心性,社区的稳定性与小世界特性。本文提出了用一种运用节点相似度的方法来发现其中的社区,首先把初始网络中的每个点都看作一个独立的社区;然后计算它们之间的相似度,选取兴趣相似度最大两个点合并为一个社区,并且调整其他点与新社区之间的相似度;最后通过模块度的计算来发现所有的社区。 首先,对Newman和Girvan所提出的社区模块度的计算方法进行了研究,针对其算法具有很强的主观性,并且会在不同条件下发现不同模块等缺点;其次,引入了基于兴趣相似度的社区发现算法,并取得了很好的效果。 实验的结果表明该算法对社区规模划分上比较平均,并且社区的规模也比较小,但是它所体现的社区性比较明显,但是从社区的稳定性上来讲,规模小的社区是稳定的也是比较容易理解的。 通过在教育网站中运用社区发现技术,进而发现社区的主题和主题下的核心人物,建立一个集备课、学习、自学于一体的网络教学环境,弥补传统的纯被动资源的不足。为下一步建立“主题资源社区”打下基础,同时也为用户提供了一个更加专业的沟通平台,教育网站的社区发现技术也必将推动教学信息化的进一步发展。


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