【摘 要】
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提出一种基于相似性模块度最大约束标记传播的快速网络社团发现算法（MLPA）。该方法采用结构相似度计算,通过最大约束标记传播模型更新节点标记,使社团的划分结果更加符合社团内
【机 构】
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西安电子科技大学软件学院,西安电子科技大学计算机学院,西安交通大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金（61173093,61202182）, 中央高校基本科研业务费项目（K50510230001）资助
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提出一种基于相似性模块度最大约束标记传播的快速网络社团发现算法（MLPA）。该方法采用结构相似度计算,通过最大约束标记传播模型更新节点标记,使社团的划分结果更加符合社团内部结构相对紧密、社团之间结构相对稀疏的特点,提高社团划分的精确度。结合标记传播5次循环迭代可以完成95%或者更多节点标记过程的实验结果,判定标记更新过程趋于稳定,从而在稳定时停止更新,降低了运行时间。MLPA避免了传统的邻接矩阵计算方法,适合大规模网络的社团发现。
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