【摘 要】
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在对派系过滤方法及其相关原理进行研究基础上，分析了该方法在社区进化发现中存在的参数依赖问题，提出了一种基于派系过滤的社区进化发现方法：通过生成社区树，综合多组参数的社区
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在对派系过滤方法及其相关原理进行研究基础上，分析了该方法在社区进化发现中存在的参数依赖问题，提出了一种基于派系过滤的社区进化发现方法：通过生成社区树，综合多组参数的社区发现结果，可获取网络中不同耦合度的社区的层次结构，从而发现网络中社区的进化过程。本文将该方法应用在单词关联网络中，实验结果表明，该方法能够发现各社区在进化过程中的规模、成员以及耦合度方面的变化，在一定程度上，克服了传统派系过滤方法对参数的依赖性。
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