基于节点相似度的社团检测

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针对目前社团结构检测算法计算量大以及不稳定的问题,在经典的Newman快速与LPAm的基础上提出了一种基于局部信息的社团发现新算法。算法利用节点度和共享邻居数定义节点相似度,并结合两个预设参数,逐步优化社团结构。性能分析证明,该算法不仅具有线性阶时间复杂度,而且是一种稳定的算法。实验结果表明,该算法在准确度上优于Newman快速和LPAm,且可行与有效。
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