【摘 要】
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针对如何有效解决社区发现算法中的社区重叠问题,以及如何改善社区扩张模式,提出了一种基于改进Page Rank算法和spin-glass模型的多角度识别可控的社区发现算法(PRSGMFCA)。
【机 构】
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六盘水师范学院计算机科学与信息技术系,北京大学信息科学技术学院,北京大学网络与软件安全保障教育部重点实验室,广东海洋大学信息学院
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针对如何有效解决社区发现算法中的社区重叠问题,以及如何改善社区扩张模式,提出了一种基于改进Page Rank算法和spin-glass模型的多角度识别可控的社区发现算法(PRSGMFCA)。首先通过优化的Page Rank算法对每一个节点排序,确定其中的核心节点;再通过基于Potts spin-glass模型的多角度识别模块度优化局部社区的扩张模式,解决传统模块度在分辨率极限方面的束缚和影响;同时在发现过程中,引入改进的贪心迭代算法发现局部社区;最后实现准确地发现重叠结构与节点。经过在计算机模拟网络与真实网络环境下应用比较分析,PRSGMFCA与传统的技术方案相比具有较好的稳定性与正确率,并且其算法复杂度也在可以接受的范围内。
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