【摘 要】
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近年来,网络中的社团结构检测问题得到了广泛的研究,各种社团结构检测算法被相继提出。然而当网络中的噪音不断增加时,已有的社团结构检测方法的性能显著下降。为了解决
【机 构】
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合肥工业大学 计算机与信息学院 合肥 230009
【出 处】
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第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第
七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议
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近年来,网络中的社团结构检测问题得到了广泛的研究,各种社团结构检测算法被相继提出。然而当网络中的噪音不断增加时,已有的社团结构检测方法的性能显著下降。为了解决这个问题,将成对约束形式的先验信息结合现有的社团结构检测方法,通过先验信息引导极值优化社团发现过程,提出一种基于极值优化算法的半监督社团划分方法,EO-SS算法。实验表明,相对已有算法,提出的EO-SS算法提高了社团划分准确度,且在噪音网络中也显示了较好的性能。
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