【摘 要】
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为提高社区检测算法应对特定社区隐藏因素的能力,提出一种考虑内外均衡安全增益的可量化社区隐藏算法。通过研究社区隐藏的内在机制,推动社区检测算法性能的提升~([1])。在给出社区网络模型的基础上,对社区隐藏的评价指标进行定义,实现了社区隐藏的量化分析;基于社区检测的安全性增益指标对社区隐藏过程中的节点添加和边缘的删除策略进行研究,基于这些操作实现对网络社区的更新;对社区检测隐藏算法的安全性进行了理论分
【机 构】
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甘肃农业大学信息科学技术学院,甘肃省计算中心系统集成部
【基金项目】
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甘肃省科技厅2018年自然科学基金项目（18JR3RA79）.
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为提高社区检测算法应对特定社区隐藏因素的能力,提出一种考虑内外均衡安全增益的可量化社区隐藏算法。通过研究社区隐藏的内在机制,推动社区检测算法性能的提升~([1])。在给出社区网络模型的基础上,对社区隐藏的评价指标进行定义,实现了社区隐藏的量化分析;基于社区检测的安全性增益指标对社区隐藏过程中的节点添加和边缘的删除策略进行研究,基于这些操作实现对网络社区的更新;对社区检测隐藏算法的安全性进行了理论分析,为社区隐藏算法应用提供理论基础。通过在选取的4种社区网络实例中的仿真实验显示,该算法具有优异的社区隐
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