【摘 要】
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针对目前多层社会网络（multi—layeredsocialnetwork，MSN）的社团发现算法较少、社团划分结果较粗糙等特点，提出了一种基于边聚类的多层社会网络社团发现（CLEDCC）算法。该算法综合考
【机 构】
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陕西师范大学计算机科学学院,青海师范大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61173094);国家教育部留学回国人员科研启动基金资助项目
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针对目前多层社会网络（multi—layeredsocialnetwork，MSN）的社团发现算法较少、社团划分结果较粗糙等特点，提出了一种基于边聚类的多层社会网络社团发现（CLEDCC）算法。该算法综合考虑每层关系网中的任意两节点邻居及节点本身的关系强弱，并分别针对人造稀疏网、稠密网以及真实数据集进行仿真。实验表明，所提出的CLEDCC算法能有效地避免参数不确定性问题，并比跨层边聚类系数（CLECC）算法的社团划分结果更精准。
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