【摘 要】
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针对现有算法受给定节点位置的限制而影响社区发现的稳定性和准确性问题,提出一种基于核心节点跳转的局部社区发现算法,避免从给定节点直接聚类,而是先搜寻给定节点附近的核
【机 构】
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解放军信息工程大学信息系统工程学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863)项目(2011AA013603);国家重大科技专项(2013ZX03006002)资助
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针对现有算法受给定节点位置的限制而影响社区发现的稳定性和准确性问题,提出一种基于核心节点跳转的局部社区发现算法,避免从给定节点直接聚类,而是先搜寻给定节点附近的核心节点,并围绕核心节点向外扩张,根据节点适应度聚类邻接节点以构建核心节点子团;并根据子团相似度进行合并,从而得到给定节点所属的局部社区结构.在计算机生成网络和真实网络上的实验和分析证明,该算法能够有效地提升局部社区发现稳定性,并改善局部社区划分的准确性.
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