一种基于节点中心度的社区划分新算法

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针对传统的K-means算法的划分结果受初始中心节点影响较大,以及每次刷新中心节点均需要进行计算,使得算法运行时间较高等问题,提出一种基于中心度的K-means改进算法CDK算法。该算法根据节点的中心度以及节点之间的最短路径来确定初始社团的中心节点,然后根据节点之间的Jaccard相似度,将非中心节点划分到K个社团中。CDK算法避免了传统的K-means算法由于随机选取初始中心点而造成划分结果不稳定、精度较差的问题,同时CDK算法在刷新中心节点的时候无须进行计算,具有更低的时间复杂度。
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