【摘 要】
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社区检测是社交网络中常用的分析手段,目的是发现网络中联系较为紧密的节点集群,提取集群,从而进一步探索集群隐含的信息.现实中的社交网络随时间不断增大,传统的社区检测算
【机 构】
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南京邮电大学物联网学院,南京邮电大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目（61502246）,南京邮电大学科研启动基金项目（NY215019）
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社区检测是社交网络中常用的分析手段,目的是发现网络中联系较为紧密的节点集群,提取集群,从而进一步探索集群隐含的信息.现实中的社交网络随时间不断增大,传统的社区检测算法在不断增大的网络中运行会十分耗时,这是传统社区检测算法的一个极大弊端.针对该问题,基于传统的K-Clique社区检测算法,提出一种增量K-Clique社区检测算法.与传统K-Clique相比,增量K-Clique使用网络中新增的边和节点去更新已有的社区检测结果,而非在时间片更新时对整个网络重新进行社区检测,算法忽略极少部分的细节换取整体的高效
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