一种快速检测重叠社区的方法

王一萍

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一种快速检测重叠社区的方法

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在分析现实世界网络时,发现功能类似个体的自然群体是一个关键任务.在社会和生物网络中社区间的重叠是常见的,事实上,社区间的重叠密度比社区内非重叠区域重叠密度要大.现大多数检测重叠社区算法假设社区比周围区域密集,错误地将重叠部分识别为社区.而这些算法大多计算量大,不能合理地随网络大小而改变.提出了快速搜索重叠社区算法(fast search overlapping community algorithm,FSOCA),一种基于局部连接考虑的重叠社区识别算法.实验结果表明,FSOCA在计算时间上优于一些流行的重叠社区检测算法,且不影响质量.

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来源
《高师理科学刊》 |2018年第7期|28-3136|共5页
作者
王一萍;
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作者单位

齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院,黑龙江齐齐哈尔 161006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类汇编程序;
关键词
重叠社区; 社会网络; 局部连接; 复杂网络;

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