【摘 要】
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随着现代网络的结构越来越复杂,规模越来越大,基于局部最优的社区挖掘算法受到了越来越多的关注.这些算法的计算速度快,但是结果精度较低.针对上述问题,对已有的CONCLUDE算法
【机 构】
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华东师范大学计算机科学技术系,上海,200241
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随着现代网络的结构越来越复杂,规模越来越大,基于局部最优的社区挖掘算法受到了越来越多的关注.这些算法的计算速度快,但是结果精度较低.针对上述问题,对已有的CONCLUDE算法进行改进,利用消息传播概率代替结构相似性来构造亲密度矩阵,表示网络中的全局信息,计算过程的时间复杂度由O((e)(v)2 | V|)降低到O(d(v)| V|).与其它算法(LM,CONCLUDE)进行比较和分析,该算法具有较高的计算效率和精度.实验结果表明,该算法不仅提高了LFR基准网络上的NMI值,而且对真实网络上的模块度也有一定的提升.
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