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論壇資料的動態社群偵測研究

為了解決Ptt italiano的問題，作者劉安鎮 這樣論述：

近年來社群媒體所衍生的「社群網路」相關研究迅速蓬勃發展。但由於資料量快速的增長，一般所使用的靜態分析方法在動態資料的環境中會導致重複運算增加，所需花費時間增長。本研究使用的社群媒體是「論壇發文資料」，取自台灣線上網路論壇「批踢踢實業坊」。我們依據用戶文章之間話題的關聯性形成話題關聯性網路，讓網路中使用者節點隨其發文而產生變動，形成一個動態性的網路圖形。在如此的動態環境中，本研究提出使用Ball-tree的資料結構來儲存過往的分群結果，以及利用過往的資訊屬性對將要更新或插入的節點當作分群的判斷依據，藉以減少變動時需要去觸及的節點，並以社群內的屬性來判斷分群，如此可以大量的減少所需花費的處理時間

，達到在最新網路動態下迅速產生分群結果。模擬實驗顯示本研究所提出的方法在時間花費上少於使用靜態演算法有數倍之多，而分群的品質在最新動態下的仍可以達到與靜態演算法相近的成果，甚至在數量大的資料集下有更好的表現。