【摘 要】
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基于密度的图聚类算法在社区发现中得到了广泛应用,然而由于其通过搜索网络中局部稠密子图来识别社区,使得大量结点因不能构成稠密子图而未被聚类。针对此问题,给出了一种基
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572005,61272004);山西省煤基重点科技攻关项目(MQ2014-09)
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基于密度的图聚类算法在社区发现中得到了广泛应用,然而由于其通过搜索网络中局部稠密子图来识别社区,使得大量结点因不能构成稠密子图而未被聚类。针对此问题,给出了一种基于稠密子图的软聚类算法(community detection based dense subgraphs,BDSG)。首先给出一种中心社区发现方法;进而定义了一种结点的社区归属度,并给出中心社区扩展策略;最终得到聚类结果。通过与CPM(clique percolation method)、k-dense算法在空手道俱乐部、海豚社交网络、大学生足球网络、电子邮件网络和合作网络等数据进行比较,表明BDSG算法在模块性指标与时间效率方面体现了良好性能,同时中心社区扩展策略能在一定程度上提高CPM、k-dense等基于密度算法的聚类有效性。
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