基于隶属度的社会化网络重叠社区发现及动态集群演化分析

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社会化网络中节点的复合属性可能为临时或过时状态,并且节点拥有一定能力维持固有状态,所以不可单纯依据新增数据或节点现有特征确定社区划分.本文提出可重叠社区发现算法及集群动态更新方案,根据网络历史数据分析节点对原始集群的隶属程度,并结合新增数据确定节点变化趋势,实现网络结构分析及社区动态更新.本文分别在不同数据集中测试聚类效果,实验结果证明算法既保持对新增数据的敏感度,也防止了节点短暂特征或节点维持固有状态的能力对划分结果的负面影响.
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