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摘要:
提出一种基于节点集聚系数的链接社区发现方法LCDCC (link communities detection onclustering coefficient),该方法假设社区是网络中的稠密子图,利用网路节点的集聚系数及重叠度发现链接社区.LCDCC可更直观地识别重叠社区;与基于相似度矩阵的聚类方法、统计推理等方法相比,LCDCC可精确地在网络规模的线性时间内发现高浓度链接社区,同时可识别多种角色的节点,如重叠点、桥节点、叶子点等.在人工网络和真实网络上的实验表明,LCDCC可以快速有效的发现有意义的重叠社区结构.
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文献信息
篇名 基于集聚系数的链接社区发现方法
来源期刊 南京大学学报(自然科学版) 学科
关键词 集聚系数 链接社区 重叠社区 社区发现
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 448-455
页数 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 于剑 北京交通大学计算机与信息技术学院 68 1099 12.0 32.0
2 柴变芳 北京交通大学计算机与信息技术学院 9 60 4.0 7.0
6 王志超 北京交通大学计算机与信息技术学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
集聚系数
链接社区
重叠社区
社区发现
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
南京大学学报(自然科学版)
双月刊
0469-5097
32-1169/N
江苏省南京市南京大学
chi
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