【摘 要】
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鉴于重叠社区发现通常具有复杂度高或结果不稳定的现象,提出了一种种子节点贪婪扩张的重叠社区发现方法.首先利用网络节点的拓扑特征寻找局部最大度节点作为种子,这些节点中
【机 构】
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河北工业大学经济管理学院,河北工业大学人工智能与数据科学学院,河北省大数据计算重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673159)资助
论文部分内容阅读
鉴于重叠社区发现通常具有复杂度高或结果不稳定的现象,提出了一种种子节点贪婪扩张的重叠社区发现方法.首先利用网络节点的拓扑特征寻找局部最大度节点作为种子,这些节点中心性好,且较好的分布在整个网络中,然后通过基于适应度函数的贪心策略扩张种子,并在每次有新节点加入社区时清洗社区,以此发现质量高的重叠社区.本文选取了人工模拟网络和真实网络进行了对比实验,实验结果表明,该算法能发现较高质量的重叠社区结构.
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