【摘 要】
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进行社区发现时,首先从某一节点开始进行随机行走,计算两个节点之间的对称社会距离,并用此距离来分析两个用户节点之间的相关性。社交网络中存在着关系不均匀的现象,有些个体
【基金项目】
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国家科技支撑计划课题(No.2015BAH54F00),国家自然科学基金(No.61672264),国家重点研发计划项目(No.2016YFB0800305)
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进行社区发现时,首先从某一节点开始进行随机行走,计算两个节点之间的对称社会距离,并用此距离来分析两个用户节点之间的相关性。社交网络中存在着关系不均匀的现象,有些个体之间关系非常稠密,而有些却异常稀疏,由此构成的虚拟社区需要用特定的社区发现技术进行挖掘。前人提出过利用可能性C均值聚类算法(PCM)和处理好的社会距离进行社区发现,但通过虚拟社区算法评价的准确度指标发现,对于数据量大,数据粘性强的数据,其聚类效果并不理想。而聚类中心的好坏直接决定着聚类性能的好与坏,因此利用类中心约束方法对PCM算法进行改进,得
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