社交网络通信目标检测优化仿真研究

摘要

当社交网络特殊对象通信数据量过大,分布密度计算结果不准确时,传统的挖掘方法中大量的参数对社交网络归属度产生必要的约束,需要进行大量的迭代计算,特殊对象无法形成最优的挖掘,导致挖掘准确率低、效果差的问题.提出基于完全子图改进算法的社交网络特殊对象挖掘方法.利用完全子图原理对社交网络对象进行深入分析,利用社交网络归属度对完全子图进行改进,建立社交网络特殊对象挖掘模型,通过多次迭代运算,最终实现了社交网络中特殊对象的有效挖掘.实验结果表明,利用改进算法进行海量数据下的社交网络特殊对象挖掘,能够有效提高检测的准确率.