【摘 要】
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社区结构是社会网络最普遍和重要的拓扑属性之一,提出一种基于链接相似性聚类的重叠社区识别算法.该算法首先根据相邻链接的度分布状态,提出链接间的相似性度量方法;其次以链
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,吉林师范大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
:
国家自然科学基金(No.61370083,No.61073043,No.61073041);高等学校博士学科点专项科研基金(No.20112304110011,No.20122304110012);吉林省教育厅“十二五”科学技术研究基金(No.吉教科合字2013[207])
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社区结构是社会网络最普遍和重要的拓扑属性之一,提出一种基于链接相似性聚类的重叠社区识别算法.该算法首先根据相邻链接的度分布状态,提出链接间的相似性度量方法;其次以链接相似性矩阵为输入,以链接社区的最优划分为目标,建立链接局部相似性聚类算法,实现了重叠社区的有效识别;然后对链接社区进行优化,解决了可能出现的过度重叠及孤立社区问题;最后在真实网络及人工合成网络上的实验验证了算法的高效性.
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