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根据基于快速搜索和发现密度峰值的聚类方法的思想,提出了基于密度峰值的重叠社区发现算法。首先定义新的距离矩阵算法,克服了邻接矩阵元素为整数的缺陷。然后用概率形式刻画每个节点属于不同类别的可能性,从而实现了重叠社区的划分。基于真实网络的实验结果验证了本文算法的可行性和有效性。
基于密度峰值的重叠社区发现算法
【摘 要】
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根据基于快速搜索和发现密度峰值的聚类方法的思想,提出了基于密度峰值的重叠社区发现算法。首先定义新的距离矩阵算法,克服了邻接矩阵元素为整数的缺陷。然后用概率形式刻画
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,吉林大学珠海学院计算机科学与技术系,吉林大学珠海学院符号计算与知识工程教育部重点实验室珠海分实验室
【出 处】
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吉林大学学报：工学版
【发表日期】
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2017年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61373050）, 吉林省科技发展计划项目（20130101070JC,20130522118JH,20130206003SF）, 在线教育研究基金（全通教育）项目（2017YB129）, 广东省优势重点学科建设项目, 珠海市优势学科建设项目
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