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Improved BSP Clustering Algorithm for Social Network Analysis
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJGDC) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Grid and Distributed Computing 바로가기
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- 통권
- vol.3 no.3 (2010.09)바로가기
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- 페이지
- pp.67-76
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A147870
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Social network analysis is a new research field in data mining. The clustering in social network analysis is different from traditional clustering. It requires grouping objects into classes based on their links as well as their attributes. While traditional clustering algorithms group objects only based on objects’ similarity, and it can't be applied to social network analysis. So on the basis of BSP (business system planning) clustering algorithm, a social network clustering analysis algorithm is proposed. The proposed algorithm, different from traditional BSP clustering algorithms, can group objects in a social network into different classes based on their links and identify relation among classes dynamically & require less amount of memory.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Social Network Analysis Based on BSP Clustering
3. Improvement over BSP Clustering Algorithm
4. Conclusion
References
키워드
SNA BSP Link list clustering algorithm Data mining.저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJGDC) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJGDC)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Grid and Distributed Computing
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4262
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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