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基于网络贝叶斯信息准则算法的社区数量预测研究

         

摘要

【目的】针对部分社区发现算法需提前指定社区数量这一问题提出社区数量预测算法。【方法】基于贝叶斯信息准则,结合重叠社区发现算法与非重叠社区发现算法各自特征,提出网络贝叶斯信息准则算法用于社区数量预测。【结果】将本文提出的社区数量预测方法运用到重叠社区发现与非重叠社区发现算法时,预测算法准确程度与稳定程度比Silhouette算法、模块度算法都有所提升。在重叠与非重叠两种情况下,算法准确程度相比Silhouette算法、模块度算法均提高18%以上。【局限】社区数量预测算法只考虑网络结构,未考虑其他属性。【结论】基于贝叶斯信息准则的社区数量预测算法可以有效实现网络中社区数量预测。

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