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基于节点相似性社团结构划分

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.86 MB | 2018-01-10

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　　针对复杂网络结构划分过程复杂、准确性差的问题，定义了节点全局和局部相似性衡量指标，并构建节点的相似性矩阵，提出一种基于节点相似性度量的社团结构划分算法。其基本思路是将节点（或社团）按相似性合并条件划分到同一个社团中，如果合并后的节点（或社团）仍然满足相似性合并条件，则继续合并，直到所有节点都得到准确的社团划分。实验结果表明，所提算法能成功正确地划分出真实网络中的社团结构，性能比标签传播算法（ LPA）、GN（ Girvan-Newman）、CNM（Clauset-Newman-Moore）等算法优秀，能有效提高结果的准确性和鲁棒性。
 

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