【摘 要】
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发现复杂网络中的社团结构在社会网络、生物组织网络和在线网络等复杂网络中具备十分重要的意义.针对社交媒体网络的社团检测通常需要利用两种信息源：网络拓扑结构特征和节点
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61171108);国家重点基础研究发展计划(批准号:2012CB315901,2012CB315905);国家科技支撑计划(批准号:2014BAH30B01)资助的课题~~
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发现复杂网络中的社团结构在社会网络、生物组织网络和在线网络等复杂网络中具备十分重要的意义.针对社交媒体网络的社团检测通常需要利用两种信息源：网络拓扑结构特征和节点属性特征,丰富的节点内容属性信息为社团检测的增加了灵活性和挑战.传统方法是要么仅针对这两者信息之一进行单独挖掘,或者将两者信息得到的社团结果进行线性叠加判决,不能有效进行信息源的融合.本文将节点的多维属性特征作为社团划分的一种有效协同学习项进行研究,将两者信息源进行融合分析,提出了一种基于联合矩阵分解的节点多属性网络社团检测算法CDJMF,提高了
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