【摘 要】
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如何检测多层网络的局部社团是近年来的热门问题之一;现有算法多针对于单层网络衡量指标的设计与改进,但节点往往处于多种复杂关系之中;为了精确的划分多层网络社团结构,一种
【基金项目】
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陕西省科技计划重点项目资助(2017ZDCXL-GY-05-03)
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如何检测多层网络的局部社团是近年来的热门问题之一;现有算法多针对于单层网络衡量指标的设计与改进,但节点往往处于多种复杂关系之中;为了精确的划分多层网络社团结构,一种基于层次覆盖的多层网络社团发现算法被提出;该算法结合RA相似度提取每层的内外连接的拓扑信息,并通过比较每层的拓扑信息关系来提取社团结构;实验结果表明,与CLECC和CLEDCC两种算法相比,提出的算法不仅降低了时间复杂度,而且在划分社团的准确度方面也有所提高,同时可以确定多层网络中无直接相连节点的划分关系。
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