【摘 要】
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为解决当前社区发现算法中模块度和社区划分精确度偏低、不能动态利用历史记录信息的不足,提出基于代理节点效益最大化筛选机制的高效动态社交网络社区发现算法。将节点博弈
【机 构】
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西京学院电子信息工程系,西北工业大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51405382）
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为解决当前社区发现算法中模块度和社区划分精确度偏低、不能动态利用历史记录信息的不足,提出基于代理节点效益最大化筛选机制的高效动态社交网络社区发现算法。将节点博弈机制引入到动态网络社区划分中,利用代理节点效用函数与开销削减函数,定期从一组预定义的行为集合中选择最大化利益策略,当节点博弈状态达到纳什均衡时,可获取网络社区结构的时间快照,利用上一次得到的时间快照信息继续博弈,发现新的社区结构,获得社区结构的动态信息。理论分析和仿真结果表明,与当前社区发现算法相比,该算法在社区划分模块度和划分社区精确度上具备更好
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