【摘 要】
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针对社会网络中的重叠社区识别问题,提出用从属度描述节点对不同社区的紧密程度,并把模块度扩展到重叠社区的识别.基于Girvan和Newman提出的非重叠社区识别(GN)算法设计了重
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划资助项目(2014CB340300)
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针对社会网络中的重叠社区识别问题,提出用从属度描述节点对不同社区的紧密程度,并把模块度扩展到重叠社区的识别.基于Girvan和Newman提出的非重叠社区识别(GN)算法设计了重叠社区的串行识别算法.基于MapReduce模型设计了并行识别算法,以提高识别效率.对模块度与重叠度进行了分析,结果表明:所提出的算法在计算机科学文献网络中能有效识别重叠社区,且运行效率优于已有重叠社区识别算法.
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