资料下载
×
ESN中基于贪婪派系扩张的重叠社区发现算法
消耗积分:0 |
格式:pdf |
大小:1.11 MB |
2021-06-24
分享资料个
传统局部扩张方法在对企业社会化网络（ESN）中的重叠社区结构进行识别时，存在计算冗余与社区挖掘不彻底的问题。为此，提出一种基于贪婪派系扩张的重叠社区发现算法GFE。在原始ESN中寻找极大派系，根据派系间的关联程度计算其链接强度，将原始网络图转换成最大派系图。在最大化适应度函数的条件下，贪婪扩张最大派系图中的种子派系，以进行社区发现。在此基础上，比较社区差异度，合并近似重复的社区，从而优化重叠社区的层次结构。实验结果表明，GFE算法能有效发现ESN中的重叠社区结构，且运行效率高于CPM、LFM等。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉
评论(0)
发评论
- 相关下载
- 相关文章
