【摘 要】
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现实世界中,网络节点通常会隶属于多个重叠社区,例如社交网络、文献引用网络等.因此,重叠社区发现在复杂网络分析中具有重要意义,如何高效准确地识别网络中的重叠社区是社区
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福建省网络计算与智能信息处理重点实验室,空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,国网信通亿力科技有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61300104,61300103,61672158)资助;福建省高校杰出青年科学基金项目(JA12016)资助;福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划项目(JA13021)资助;福建省杰出青年科学基金项目(2014J06017,2015J06014)资助;福建省科技创新平台计划项目(2009J1007,2014H2005)资助;福建省自然科学基金项目(2013J01230
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现实世界中,网络节点通常会隶属于多个重叠社区,例如社交网络、文献引用网络等.因此,重叠社区发现在复杂网络分析中具有重要意义,如何高效准确地识别网络中的重叠社区是社区发现研究的难点.提出一种基于密度峰值和社区归属度的重叠社区发现算法.首先,提出一种基于节点直接邻居和间接邻居的节点间距离度量方法.其次,给出密度峰值聚类算法簇中心的局部密度阈值和跟随距离阈值计算方法,根据这两个阈值自动选取簇中心.最后,把密度峰值聚类算法应用到社区发现中,并给出社区归属度的计算方法,根据社区归属度对社区边界节点进行社区归属划分.
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