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摘要:
为了能够快速有效地发现复杂网络中的局部社团,提出一种基于节点内聚系数的局部社团发现算法。该算法选取最大度节点作为起始社团,不断搜索其邻居节点,将满足条件的节点不断加入起始社团从而形成新的社团。在不同规模的真实网络数据集和人工合成数据集上进行实验,并与其他三种局部社团发现算法进行社团划分效果的对比。实验结果表明,该算法能够在较短的运行时间内保持较高模块度来识别复杂网络中的局部社团结构,更适合于大规模复杂网络的社团结构挖掘。
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文献信息
篇名 基于节点内聚系数的局部社团发现算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 局部社团 社团发现 复杂网络 节点内聚系数
年,卷(期) 2016,(12) 所属期刊栏目 算 法
研究方向 页码范围 270-274
页数 5页 分类号 TP39
字数 3825字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.12.063
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 赵文涛 河南理工大学计算机科学与技术学院 32 158 7.0 11.0
3 孟令军 河南理工大学计算机科学与技术学院 9 78 3.0 8.0
4 赵好好 河南理工大学计算机科学与技术学院 5 75 3.0 5.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (26)
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研究主题发展历程
节点文献
局部社团
社团发现
复杂网络
节点内聚系数
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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