【摘 要】
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社区检测是复杂网络分析中的重要任务,现有的社区检测方法多侧重于利用单纯的网络结构,而融合节点属性的方法也主要针对传统的社区结构,不能检测网络中的二部图结构、混合结
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,交通数据分析与挖掘北京市重点实验室（北京交通大学）,天水师范学院数学与统计学院,百度在线网络技术（北京）有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61876016,61632004),中央高校基本科研业务费专项资金项目(2019JBZ110),百度松果计划开放研究基金项目
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社区检测是复杂网络分析中的重要任务,现有的社区检测方法多侧重于利用单纯的网络结构,而融合节点属性的方法也主要针对传统的社区结构,不能检测网络中的二部图结构、混合结构等情况.此外,网络中每个节点的度会影响网络中链接的构成,同样会影响社区结构的分布.因此,提出一种基于随机块模型的属性网络社区检测方法DPSB_PG.不同于其他属性网络中的生成式模型,该方法中节点链接和节点属性的产生均服从泊松分布,并基于随机块模型考虑社区间相连接的概率,重点在节点链接的生成过程中融合度修正的思想,最后利用期望最大化EM算法推断模
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