【摘 要】
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针对复杂网络中重叠社区挖掘方法无法有效利用链路信息问题,提出了一种基于链路系数矩阵的重叠社区挖掘算法（DOC-LRM）。该方法首先从网络中链路分析角度出发,通过定义链路相似
【机 构】
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国家数字交换系统工程技术研究中心,95880部队
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61171108);国家重点基础研究发展计划基金资助项目(2012CB315901,2012CB315906)
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针对复杂网络中重叠社区挖掘方法无法有效利用链路信息问题,提出了一种基于链路系数矩阵的重叠社区挖掘算法（DOC-LRM）。该方法首先从网络中链路分析角度出发,通过定义链路相似度指标,获取并优化了链路相似度矩阵,然后通过Perron聚类对网络中的社团数目进行了估计,最后基于非负矩阵分解（NMF）方法对链路系数矩阵进行分解,从而准确发现网络中的重叠社区结构。分别在人工合成网络和真实社会网络上进行实验,结果表明,相比已有的重叠社团检测方法,文章所提方法能够获得更为合理的重叠社区结构。
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