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基于节点多属性相似性聚类的社团划分算法SM-CD

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:3.16 MB | 2021-03-30

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　　针对当前社团划分算法存在划分方式单一和划分结果准确度低等问题，提出一种基于节点多属性相似性聚类的社团划分算法SM-CD。根据社会网络特性定义网络节点的结构属性与自身属性，通过调整两类属性在网络中所占的权重计算网络节点之间的相似度矩阵，并将网络节点按照相似度和模块度指标划分为不同的社团。在Zachary和 Footbal真实网络数据集上的实验结果表明，SMCD算法相比 Newman GN等算法具有更高的社团划分准确率。

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