【摘 要】
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重叠社区发现源于社交网络、生物神经网络等复杂网络结构分析,在病毒传播防范、网络广告投放和多跳自组路由协议设计等应用中具有重要意义.现有重叠社区发现算法大都是基于静
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院; 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272466,61303233)资助;河北省自然科学基金项目(F2014203062)资助
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重叠社区发现源于社交网络、生物神经网络等复杂网络结构分析,在病毒传播防范、网络广告投放和多跳自组路由协议设计等应用中具有重要意义.现有重叠社区发现算法大都是基于静态网络的全局探测,面临复杂度高、灵活性差和健壮性不足等诸多挑战.针对这些挑战,提出一种基于局部扩张查询的重叠社区发现算法—OCLEQ,首先以查询的方式寻找包含特定点的k准团结构,然后基于团结构之间的邻接性实现团的快速扩张,最后定义一个新的度量标准检测和划分遗漏点.仿真实验结果表明,OCLEQ在重叠社区发现的效率和质量上都优于现有方法.
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