【摘 要】
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社团结构划分对于分析复杂网络的统计特性非常重要.在非均匀社交网络的信息传播中,社团结构划分更是一个广泛关注的研究热点,相关研究往往侧重于研究紧密连接的社团结构对于
【机 构】
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北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室,北京邮电大学国际学院
【基金项目】
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国家973重点基础研究发展计划(No.2013CB329600);“十二五”国家科技支撑计划国家文化科技创新工程(No.2013BAH43F01);国家自然科学基金(No.91024032)
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社团结构划分对于分析复杂网络的统计特性非常重要.在非均匀社交网络的信息传播中,社团结构划分更是一个广泛关注的研究热点,相关研究往往侧重于研究紧密连接的社团结构对于信息传播所产生的关键影响.传统社团划分方法大多基于点和边的相关特性进行构建,如标签传播算法LPA（Label Propagation Algorithm）通过半监督机器学习方法,基于网络节点标签的智能交换和社团融合过程进行社团划分,但运行效率较低.为提高LPA类算法的运行速度,使其快速收敛,并提高社团划分精度,特别是重叠社团划分精度,针对LPA算
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