【摘 要】
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现实的社区结构通常具有相互重叠的现象,发现重叠社区结构有助于研究网络的特性、预测网络的变化趋势.通过改进非重叠社区发现算法LabelRank的后处理过程,以使得算法能够发现
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院,广西高校并行分布式计算技术重点实验室,南宁530004
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现实的社区结构通常具有相互重叠的现象,发现重叠社区结构有助于研究网络的特性、预测网络的变化趋势.通过改进非重叠社区发现算法LabelRank的后处理过程,以使得算法能够发现网络中重叠的社区结构;引入标签更新相似度作为标签更新的判别依据,给出一种能够消除标签震荡现象的迭代终止条件,以提升发现重叠社区结构的质量,同时显著减少社区识别算法的计算量和迭代次数.在人工生成网络数据集和真实网络数据集上的实验结果表明,与现有的重叠社区发现算法相比,给出的算法能够更加高效地发现更高质量的重叠社区.
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