【摘 要】
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谱社区检测算法多基于结构对网络进行划分,往往受限于划分数量且难以控制重叠程度。设计了面向属性网络的谱社区检测算法,可将属性网络划分为任意数量的可重叠社区并有效发现
【机 构】
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西北师范大学计算机科学与工程学院,桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,甘肃农业大学管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61762078,61363058,61966004),广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金(MIMS18-08),西北师范大学2019年度青年教师科研能力提升计划重大项目(NWNU-LKQN2019-2)
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谱社区检测算法多基于结构对网络进行划分,往往受限于划分数量且难以控制重叠程度。设计了面向属性网络的谱社区检测算法,可将属性网络划分为任意数量的可重叠社区并有效发现离群点。具体地,首先,从结构和属性两方面综合考虑,基于加权模块度设计了最大化到节点向量化的分区映射方法;其次,给出簇中心向量的初始选择策略,并将其融合在面向属性网络的重叠度和离群度制约中,实现重叠社区的发现;再次,设计节点分配策略,计算节点与簇中心向量的内积,将节点分配给具有最高内积的社区;最后,结合节点隶属情况,高效地在属性网络中检测出结构紧密
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