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模块度是度量社区质量的重要方法,然而容易陷入局部最大值问题。为了确定最佳局部模块性,利用机器学习中随机森林模型预测的最佳模块性,构造共识矩阵,并采用CSPA集成聚类算法对构造的共识矩阵进行聚类分析,最后对聚类效率进行了比较。
一种改进的局部模块性社区发现算法研究
【摘 要】
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模块度是度量社区质量的重要方法,然而容易陷入局部最大值问题。为了确定最佳局部模块性,利用机器学习中随机森林模型预测的最佳模块性,构造共识矩阵,并采用CSPA集成聚类算法
【机 构】
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西华师范大学
【出 处】
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电脑编程技巧与维护
【发表日期】
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2020年9期
【基金项目】
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西华师范大学青年教师科研资助项目(项目编号:19D042)的阶段性成果
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