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现今图聚类复杂网络社区发现方法主要关注于网络拓扑结构,没有考虑节点间的属性相似性。利用结构和属性相似性融合,结合距离函数的间接连接路径,实现对均值漂移图聚类的优化。最后,利用真实复杂网络数据集对所提方法进行分析。实验结果表明,所提方法较其他社区发现方法更高效准确,且适用于大规模复杂网络数据集。
基于均值漂移图聚类的复杂网络社区发现方法
【摘 要】
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现今图聚类复杂网络社区发现方法主要关注于网络拓扑结构,没有考虑节点间的属性相似性。利用结构和属性相似性融合,结合距离函数的间接连接路径,实现对均值漂移图聚类的优化。最后,利用真实复杂网络数据集对所提方法进行分析。实验结果表明,所提方法较其他社区发现方法更高效准确,且适用于大规模复杂网络数据集。
【机 构】
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浙江工商大学管理工程与电子商务学院,浙江工商大学现代商贸研究中心,浙江外国语学院国际商学院,中国标准化研究院高新技术标准化研究所
【出 处】
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通信学报
【发表日期】
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2021年09期
【基金项目】
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浙江省哲学社会科学规划课题基金资助项目(No.21NDJC017Z,No.22NDJC093YB),国家自然科学基金资助项目(No.71802180),浙江省基础公益研究计划基金资助项目(No.LGJ21G010001),浙江省软科学研究计划基金资助项目(No.2020C35011)。
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