【摘 要】
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在复杂网络中,社团结构普遍存在,且随着时间的变化网络中的社团也在不断变化。为了追踪到社团的变化并把相邻时刻的社团关联起来形成关联群,在阐述相关定义的基础上,提出了利
【机 构】
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中国科学院大学大数据分析技术实验室,北京知因智慧数据科技有限公司AI实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61872331)
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在复杂网络中,社团结构普遍存在,且随着时间的变化网络中的社团也在不断变化。为了追踪到社团的变化并把相邻时刻的社团关联起来形成关联群,在阐述相关定义的基础上,提出了利用综合加权的演化相似度来衡量相邻时刻的社团相似度,又提出了一种利用“多部图”提取演化路径,生成演化序列的方法。最后在某银行业务数据上进行实验,实验结果表明该算法比利用单一指标追踪到社团的准确率更高。
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