【摘 要】
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为克服传统重叠社区发现算法产生局部最优解的缺陷,提出一种新的基于模糊谱聚类的重叠社区发现算法。用局部连接相似度度量构造原始样本数据集的相似度矩阵,并采用谱方法将原
【机 构】
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江西师范大学计算机信息工程学院,莱芜钢铁冶金生态工程技术有限公司
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为克服传统重叠社区发现算法产生局部最优解的缺陷,提出一种新的基于模糊谱聚类的重叠社区发现算法。用局部连接相似度度量构造原始样本数据集的相似度矩阵,并采用谱方法将原样本嵌入到一个低维空间。在这个空间上,构造模糊相似矩阵,采用模糊聚类划分社区,检测并合并冗余社区。试验结果表明,该算法能够有效地提高重叠社区划分的质量。
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