【摘 要】
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当前复杂网络中动态社区发现方式大多为孤立地考察当前时间节点，没有利用之前时间节点上社区结构的信息，因而产生了大量的冗余计算。为解决此问题，基于动态社会网络在短时间内未
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61272422）
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当前复杂网络中动态社区发现方式大多为孤立地考察当前时间节点，没有利用之前时间节点上社区结构的信息，因而产生了大量的冗余计算。为解决此问题，基于动态社会网络在短时间内未发生过多改变的短时平滑性假设，提出了一种增量聚类动态社区发现算法。该算法将物理学领域万有引力的思想引入到动态社区发现中，针对动态社会网络中的节点，定义了节点间的相互作用力，在t-1与t时刻社区变化差量的基础上，通过比较节点间作用力对节点的社区归属进行了分析和调整，以期在t时刻快速准确地发现动态社区。在安然邮件数据集上的实验表明，当网络中的节点
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