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对等网络体现出丰富的结构特征,如何深入认识更为精细的统计特征有待于进一步探索. 文章通过定义资源流行度阈值,建立基于资源流行度阈值的用户网络,体现对等网络中精细的结构特征. 针对一个具体的对等网络研究发现,基于低流行度资源形成的用户网络具备更加明晰的用户集群特性:随着资源流行度阈值的增大,分簇特征更为明显,且各簇内用户兴趣趋同性增强,不同簇间用户兴趣取向差异增大,用户分簇准确性提高. 更进一步,从各簇内用户的共享资源中提取基于资源粒度的低维簇指纹,该簇指纹可以在维度较低的情况下提供较高的表征精度.
关键词：
对等网络
流行度阈值
簇结构
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