【摘 要】
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基于三支决策的重叠社团发现算法(Overlapping Community Detection based Three-Way Decision,OCD-TWD)将社会网络中两个社团之间的归属关系分为：完全属于、完全不属于、不完全属于,并使用三支决策中正域、负域、边界域来刻画社团之间的归属关系.OCD-TWD算法定义了节点之间、社团之间的相似度和节点对社团的归属度,使用扩展模块度函数的增大值来反映
【机 构】
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南京大学计算机科学与技术系,南京 210023;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京 210023
【出 处】
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2013年中国计算机学会人工智能会议
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基于三支决策的重叠社团发现算法(Overlapping Community Detection based Three-Way Decision,OCD-TWD)将社会网络中两个社团之间的归属关系分为：完全属于、完全不属于、不完全属于,并使用三支决策中正域、负域、边界域来刻画社团之间的归属关系.OCD-TWD算法定义了节点之间、社团之间的相似度和节点对社团的归属度,使用扩展模块度函数的增大值来反映包含度阈值,进而使用三支决策决策社团间的归属关系来指导社团合并.当决策两个社团的归属关系为完全属于时社团合并,当决策为完全不属于时社团不合并,当决策为不完全属于时提出了重叠节点发现算法(Overlapping Node Detection Algorithm,ONDA)来挖掘社团中的重叠节点.在计算机生成网络和真实世界网络上对OCD-TWD算法进行测试,并和当前重叠社团发现领域中代表性算法进行比较,表明了OCD-TWD算法的可行性和有效性.
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