【摘 要】
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有效发现与理解社团结构是复杂网络研究中非常重要的问题。此文分析与比较了传统的GN算法、Fast-Newman算法和CNM算法,基于JUNG框架设计与开发了社团检测可视化平台。该平台
【机 构】
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广东石油化工学院计算机科学与技术系,广州太普信息技术有限公司
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练计划项目（201411656017）, 广东省科技计划项目（2012B0101100037）, 广东省高等学校科技创新项目（2013kjcx0132）
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有效发现与理解社团结构是复杂网络研究中非常重要的问题。此文分析与比较了传统的GN算法、Fast-Newman算法和CNM算法,基于JUNG框架设计与开发了社团检测可视化平台。该平台首先实现了上述三种算法,并与此文提出的局部社团检测算法（CDAMDL算法）在标准网络数据集上进行了分析测试。实验表明,在检测效果,计算耗时等方面,CDAMDL算法均优于传统算法。同时该平台提供了透明、直观的社团检测结果和评价,为复杂网络社团结构分析提供了依据。
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