【摘 要】
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针对往往不能提前预知社区个数的情况,提出了基于相似度聚类的二分网络社区发现算法（similarity clustering algorithm,简称SCA）.算法通过计算U类节点之间的相似度获得核心节点
【基金项目】
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国家自然科学基金（61573229）, 山西省回国留学人员科研资助项目（2017-020）, 山西省基础研究计划项目（201701D121004）, 山西省高等学校教学改革创新项目（J2017002）
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针对往往不能提前预知社区个数的情况,提出了基于相似度聚类的二分网络社区发现算法（similarity clustering algorithm,简称SCA）.算法通过计算U类节点之间的相似度获得核心节点,同时选取核心节点邻域中的节点扩展得到社区,将未划分到社区中的孤立点和只包含一个节点的社区分别放入与之联系最紧密的社区中,最后V类节点划分到已有的社区中得到完整的社区划分结果.通过在人工数据集与真实网络上的分析,分别利用归一化互信息和模块度作为评价指标,实验结果表明,SCA比BRIM等算法能够更有效挖掘二分
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