【摘 要】
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受三元闭包原理的启发,基于节点邻居的差异性定义了3种相异性指标即单层邻居相异性、2-邻居相异性和全局2-邻居相异性。由于节点相异性越大越可能出现在不同的社团中,故通过
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(LY19F030018)
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受三元闭包原理的启发,基于节点邻居的差异性定义了3种相异性指标即单层邻居相异性、2-邻居相异性和全局2-邻居相异性。由于节点相异性越大越可能出现在不同的社团中,故通过逐步移除网络中相异性最高的两节点之间边的方式,设计一种高效的社团检测算法——基于节点相异性指标的网络社团检测算法。算法中,模块度最大时对应于网络的最佳社团结构,并采用标准化互信息衡量检测结果的准确度。选用LFR基准网络、Zachary网络和Football网络作为测试数据,与GN算法和Fast Newman算法的检测结果进行对比发现:基于节点
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