【摘 要】
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为实现可应用于大规模社会网络的社区发现算法,提出一种基于规则等价性和局部模块度的静态非重叠社区发现算法。通过计算网络中节点与节点之间的规则等价性,得到相似程度最高
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为实现可应用于大规模社会网络的社区发现算法,提出一种基于规则等价性和局部模块度的静态非重叠社区发现算法。通过计算网络中节点与节点之间的规则等价性,得到相似程度最高的节点并以此作为初步社区划分的依据。将初步划分的社区作为新的节点,应用规则等价性和局部模块度,逐轮将社会网络划分为最终的社区结构。使用规则等价性作为相似度的衡量,提高了算法的准确度。避免使用全局信息,提高了算法的运行效率。实验结果表明,该算法具有一定的实际应用价值。
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