【摘 要】
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SimRank方法是一种基于图的拓扑结构信息来衡量任意两个对象间相似程度的方法,针对在真实的大规模社交网络中节点与节点之间的迭代计算过程需要消耗大量的时间,提出了一种基
【机 构】
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南京信息职业技术学院网络与通信学院,南京邮电大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672297)资助项目,2019年中国特色高水平高职学校和专业建设计划(教职成函[2019]14号)资助项目,2019年度高校“青蓝工程”优秀教学团队(苏教师[2019]3号)资助项目
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SimRank方法是一种基于图的拓扑结构信息来衡量任意两个对象间相似程度的方法,针对在真实的大规模社交网络中节点与节点之间的迭代计算过程需要消耗大量的时间,提出了一种基于SimRank全局矩阵平滑收敛的网络社区发现方法(SimRank global smooth convergence,SGSC)。首先,该算法通过经典度量来识别网络中的初始核心节点;然后利用矩阵平滑收敛来计算SimRank得到最终核心节点;最后,基于全局收敛矩阵,将社区聚集在核心节点周围,使用Closeness指数合并两个社区,通过递归的
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