【摘 要】
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在分析了目前一些典型的社区发现算法的基础上,通过对无主题条件下的隐含社区发现算法的研究,提出将基于流的社区特征和马尔可夫图形聚类算法（MCL）的簇结合起来寻找Web隐含社区
【基金项目】
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本课题得到教育部211项目子课题《WEB资源发现技术》的资助.
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在分析了目前一些典型的社区发现算法的基础上,通过对无主题条件下的隐含社区发现算法的研究,提出将基于流的社区特征和马尔可夫图形聚类算法（MCL）的簇结合起来寻找Web隐含社区的方法.将镜像或近似镜像页面的删除放在图形聚类之后,大大减少了比较的代价.然后,在聚类簇的基础上,使用判定每个簇内元素的筛选算法产生可能的社区候选集合.实验表明,该方法是可行的,可以发现许多存在的社区.
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