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摘要:
研究复杂网络中的社区结构,有助于发现网络结构和功能的关系,进而理解复杂网络的组成规律、预测复杂网络的行为.文章基于支持向量机的思想和LM(Louvain Method)非重叠社区发现算法,提出一种采用邻居投票机制的LM-NV(Louvain Method with Neighbor Voting)重叠社区发现方法,基本思想是保留非重叠社区的部分结构,采用一种基于局部信息的邻居投票机制仅对社区边界节点的社区隶属情况进行判别.LM-NV算法易于扩展到大规模复杂网络,同时不存在对社区个数的初始化问题.在基准测试网络和真实网络上的实验结果表明LM-NV算法不仅具有良好的时间效率,而且在社区发现准确度上优于其它代表性算法.
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文献信息
篇名 一种采用邻居投票机制的重叠社区发现方法
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 复杂网络 支持向量机 重叠社区发现 邻居投票 LM算法
年,卷(期) 2014,(10) 所属期刊栏目 计算机软件与数据库研究
研究方向 页码范围 2272-2277
页数 6页 分类号 TP391
字数 6793字 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 陈俊宇 信息工程大学网络空间安全学院 1 8 1.0 1.0
5 周刚 信息工程大学网络空间安全学院 11 115 5.0 10.0
9 熊小兵 信息工程大学网络空间安全学院 5 107 5.0 5.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
复杂网络
支持向量机
重叠社区发现
邻居投票
LM算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
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11026
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17
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