【摘 要】
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社区检测和划分已经成为大规模社会网络中一个非常关键的问题。然而,大多数现有的算法受限于计算成本,其适用性十分有限。为了提高社区划分质量和计算效率,提出了一种基于非
【机 构】
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河北地质职工大学,湖北大学计算机科学与工程学院
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社区检测和划分已经成为大规模社会网络中一个非常关键的问题。然而,大多数现有的算法受限于计算成本,其适用性十分有限。为了提高社区划分质量和计算效率,提出了一种基于非加权图的社区网络检测算法。首先,算法采用两个新的参数来度量社区并实现社区检测,即聚类系数和共同的邻居相似性,并通过理论分析和公式推导证明其有效性。最后采用真实社会网络数据集进行了大量的模拟,实验结果表明,与传统的生成树算法以及CBCD算法相比,提出的方法更加有效,且计算运行时间具有线性复杂度,适用于大规模社会网络的社区检测。
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