复杂网络中的社团发现算法综述

李辉; 陈福才; 张建朋; 吴铮; 李邵梅; 黄瑞阳

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复杂网络中的社团发现算法综述

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社团发现方法能够用来挖掘网络中隐藏的聚簇结构信息,对复杂网络结构与功能的分析具有重要意义.近些年来,随着网络数据的爆炸式增长,网络演化的多样性,涌现出了大量能够处理不同场景的社团发现方法和框架.为了深入了解社团发现领域的研究现状和发展趋势,对复杂网络中的社团发现算法进行综述.首先,对这些算法进行了分类;其次,详细介绍了每一类算法,并进行了分析和对比;之后,介绍了一些常用的评价指标,并阐述了社团发现的应用场景;最后,对该领域未来研究方向进行了展望.

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来源
《计算机应用研究》 |2021年第6期|1611-1618|共8页
作者
李辉; 陈福才; 张建朋; 吴铮; 李邵梅; 黄瑞阳;
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作者单位

信息工程大学郑州450002;

信息工程大学郑州450002;

信息工程大学郑州450002;

信息工程大学郑州450002;

信息工程大学郑州450002;

信息工程大学郑州450002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
社团发现; 动态网络; 重叠社团; 深度学习;

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