ارائه رهیافت جدید برای استخراج لینک های مفهومی پرتکرار از شبکه های اجتماعی
Publish place: The first international conference of modern research engineers in electricity and computer
Publish Year: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 873
This Paper With 15 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CBCONF01_0982
تاریخ نمایه سازی: 16 شهریور 1395
Abstract:
حجم بسیار بالای اطلاعات در شبکه های اجتماعی سبب گردیده است که محقین به دنبال ارائه روش هایی براینمایش خلاصه این اطلاعات و در واقع استخراج دانش از آنها باشند. روشهای ابتدایی در این حوزه معیارهایی که از نظریهی گراف ناشی میشد را بکار می گرفته اند اما رهیافت های جدید تلاش می کنند تا هم از حوزه ی کاوش داده سنتی و همداده های لینک شده سود برند. یکی از این رهیافت های جدید، رهیافتی با عنوان لینک های مفهومی است که برای توصیفشبکه های اجتماعی معرفی گردید. در این رهیافت با استفاده از مفهوم لینک های مفهومی، دانش از شبکه اجتماعی از طریقیک ساختار خلاصه شده با عنوان دیدگاه مفهومی سبب نمایشی معنایی از شبکه اجتماعی می شود. دیدگاه مفهومی، ارائهی خلاصه ای از دانش موجود در یک شبکه اجتماعی را فراهم می آورد. به منظور ساخت این نمایش، ابتدا نیاز به استخراجلینک های مفهومی از شبکه مورد نظر می باشد. با اینحال استخراج این لینک ها برای شبکه های با مقیاس بزرگ بسیارزمان بر است. در این نوشتار، روش جدیدی برای استخراج لینک های مفهومی پرتکرار از شبکه های اجتماعی ارائه شدهاست که با بکارگیری مفهوم وابستگی ها، سعی در تسریع فرآیند استخراج لینک های مفهومی دارد. روش پیشنهادی قادرخواهد بود در صورت وجود وابستگی ها در بین داده ها، این فرآیند را تسریع بخشد.
Keywords:
Authors
حسین سلامی
گروه مهندسی کامپیوتر، موسسه آموزش عالی فردوس، مشهد، ایران
سامان پورسیاه
گروه مهندسی کامپیوتر، واحد قوچان، دانشگاه آزاد اسلامی ، قوچان، ایران
حمید طباطبایی
باشگاه پژوهشگران جوان و نخبگان، واحد قوچان، دانشگاه آزاد اسلامی ، قوچان، ایران
راحله محبوب فریمانی
گروه مهندسی کامپیوتر، موسسه آموزش عالی فردوس، مشهد، ایران
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :