【摘 要】
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针对传统社区发现方法在存在度中心节点的社会网络中表现不佳的问题,提出一种面向度中心性网络的局部社区发现算法.首先,基于最大度k 个节点和重叠度阈值形成网络中多个分散
【基金项目】
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绥化学院青年基金重点项目（编号：KQ1301002）,2016年黑龙江省大学生创新创业训练计划项目（编号：201610236014）,国家青年科学基金项目（编号：61401185）资助.
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针对传统社区发现方法在存在度中心节点的社会网络中表现不佳的问题,提出一种面向度中心性网络的局部社区发现算法.首先,基于最大度k 个节点和重叠度阈值形成网络中多个分散的初始社区,然后采用局部社区发现方法,计算每个初始社区的邻居节点的局部模块度增量,每次选取增量最大的节点归入相应社区,以此方法逐步扩展初始社区,直至所有节点划入到社区中.然后,在两个真实网络数据集上与GN和FN算法进行了比较,实验结果表明,该文给出的算法能够揭示出网络中存在的以某个节点为中心的社区结构,相比传统算法,具有更高的准确度.
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