传统数据挖掘方法一般挖掘和发现其中的广义知识、关联知识、分类知识和预测知识等。随着对WS小世界网络和BA无尺度网络等复杂网络性能研究的不断深入,复杂网络结构中本身蕴含的知识是一类新型的重要知识,文章研究了一种网络化数据挖掘(Networked Data Mining),将网络拓扑作为一种知识表示方式,将大规模实际数据对象及其关系抽象为网络拓扑的形武,采用复杂网络的理论和方法进行分析和挖掘,发现蕴涵在其中的、反映事物问联系规律的知识和信息。实验表明,该方法能够有效挖掘复杂网络拓扑中的骨干节点和社区结构。
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