【摘 要】
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现代网络科学的不断发展,为人们的生活提供了极大的便利。对复杂网络的研究是推动现代网络科学发展的重要动力,而社区是研究复杂网络的重要结构。已有的社区发现方法大多是高
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,西南交通大学云计算与智能技术高校重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61572406）资助
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现代网络科学的不断发展,为人们的生活提供了极大的便利。对复杂网络的研究是推动现代网络科学发展的重要动力,而社区是研究复杂网络的重要结构。已有的社区发现方法大多是高度复杂的,这不利于有效挖掘复杂网络。为了研究更高效的社区发现算法,文中将近年来被提出的密度峰值聚类算法应用于社区发现中,对密度峰值算法进行改进,提出了一种高效的社区发现算法。将密度峰值算法应用于社区发现存在一些问题,由于复杂网络数据结构具有特殊性,其数据大多以拓扑图或邻接矩阵的形式存储,因此将密度峰值聚类算法应用到社区发现中的核心问题是如何有效地
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