【摘 要】
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为解决目前社团划分存在的复杂度高及划分精度低等问题,从信息熵理论角度出发提出一种新的社团结构检测算法.针对节点划分概率系统事件发生的不确定性,采用相似性指标计算各
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61872044)
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为解决目前社团划分存在的复杂度高及划分精度低等问题,从信息熵理论角度出发提出一种新的社团结构检测算法.针对节点划分概率系统事件发生的不确定性,采用相似性指标计算各节点合并所提供的信息量,结合全局重要度进一步构造节点合并信息熵模型,通过熵函数的值判断具有最小不确定度的合并方案,运用层次聚类的思想实现最终社团划分.通过对真实网络数据集的对比分析,验证了该算法的有效性,且划分社团具有较高的模块度.
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