【摘 要】
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传统社区发现算法大多考虑因素单一,联系密切的友人间关注点可能差异较大,而关注点相同的用户却又可能不在一个朋友圈内.为此,提出了一种混合社区发现算法HCDA,它既考虑社区
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传统社区发现算法大多考虑因素单一,联系密切的友人间关注点可能差异较大,而关注点相同的用户却又可能不在一个朋友圈内.为此,提出了一种混合社区发现算法HCDA,它既考虑社区网络中的节点关注点,又考虑了社区网络拓扑结构,以社区用户间的公共邻居比、关注度及发布微博相似度为依据,度量相邻节点间的社区关联紧密度.并以此为基础,依据相邻节点间的社区增益值,迭代地扩展社区,发现朋友圈中真正的兴趣小组.实验表明,相较于其他方法,本算法能够更准确的发现社区.
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