【摘 要】
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提出一种基于节点集聚系数的链接社区发现方法LCDCC（link communities detection on clustering coefficient）,该方法假设社区是网络中的稠密子图,利用网路节点的集聚系数及重
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,石家庄经济学院信息工程系
【基金项目】
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北京市自然科学基金项目面上基金（4112046）
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提出一种基于节点集聚系数的链接社区发现方法LCDCC（link communities detection on clustering coefficient）,该方法假设社区是网络中的稠密子图,利用网路节点的集聚系数及重叠度发现链接社区.LCDCC可更直观地识别重叠社区;与基于相似度矩阵的聚类方法、统计推理等方法相比,LCDCC可精确地在网络规模的线性时间内发现高浓度链接社区,同时可识别多种角色的节点,如重叠点、桥节点、叶子点等.在人工网络和真实网络上的实验表明,LCDCC可以快速有效的发现有意义的重叠
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