【摘 要】
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社区挖掘算法能够在复杂社会网络中发现社区,却无法精确区分社区边界点,也没有考虑挖掘结果可视化。力导引布局算法是社会网络信息可视化领域的主流布局算法,但是无法反映网络中社区的聚簇特性。因此,提出了社区挖掘分析布局(community detection analysis layout,CDAL)算法来解决这一问题。该算法通过引入度中心度和结构紧凑度对力导引算法进行改进,并采用分层布局的方式实现社会网
【机 构】
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College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 4
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社区挖掘算法能够在复杂社会网络中发现社区,却无法精确区分社区边界点,也没有考虑挖掘结果可视化。力导引布局算法是社会网络信息可视化领域的主流布局算法,但是无法反映网络中社区的聚簇特性。因此,提出了社区挖掘分析布局(community detection analysis layout,CDAL)算法来解决这一问题。该算法通过引入度中心度和结构紧凑度对力导引算法进行改进,并采用分层布局的方式实现社会网络的可视化。通过对3个经典社区网络的实验,验证了算法在社区挖掘分析与显示方面的优越性。
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