【摘 要】
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基于标签传播的社区发现算法（LPA）以其简单高效得到了广泛的研究,然而当社区结构模糊时,LPA得到的是一个单一的社区,这是无意义的.模块化标签传播算法（LPAm）则倾向于将网络划分为
【基金项目】
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国家自然科学基金（71231003）
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基于标签传播的社区发现算法（LPA）以其简单高效得到了广泛的研究,然而当社区结构模糊时,LPA得到的是一个单一的社区,这是无意义的.模块化标签传播算法（LPAm）则倾向于将网络划分为度数相近的社区且存在解极限问题.为此提出基于模块密度的标签传播（LPAd）算法,该算法通过对模块密度优化进行标签标记和传播,以避免过大社区的形成,且生成的社区满足Radicchi等人提出的弱社区定义.多个真实数据集和人工网络数据的实验结果表明,本文算法在不改变算法复杂度的情况下提高了所发现社区的质量,与现有的若干基于标签传播的
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