【摘 要】
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在复网络社团挖掘过程中,传统的模块性定义依赖网络的邻接矩阵,仅考虑相邻节点间的关系,不能很好地描述真实网络的结构特征。为此,提出一种基于路径的模块性分析方法。根据网
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在复网络社团挖掘过程中,传统的模块性定义依赖网络的邻接矩阵,仅考虑相邻节点间的关系,不能很好地描述真实网络的结构特征。为此,提出一种基于路径的模块性分析方法。根据网络节点间的路径及其概率分布构建模块性矩阵,用于替换传统基于边的模块性矩阵（邻接矩阵）,得到能反映网络结构的模块性参数,并将其应用于复杂网络的社团挖掘,根据得到的社团结构对节点的标签进行预测。在Flickr数据集上的实验结果表明,与Mod Max,Lable Diffusion和Edge Cluster方法相比,该方法对节点标签的预测性能较好,能
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