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摘要:
基于三支决策理论,提出了一种基于三支决策的非重叠社团划分算法(N-TWD), 该方法将初始聚类形成的重叠社团进行二次划分以形成最终的非重叠社团.N-TWD算法首先利用层次聚类形成有重叠的社团结构,将两个存在重叠的社团的左边社团中非重叠部分定义为正域,右边社团中非重叠部分定义为负域,而两个社团的重叠部分定义为边界域.然后,针对边界域中的节点,分别计算边界域中节点与正域和负域的社团归属度BP、BN进行二次划分.对于二次划分后仍然留在边界域中的节点将利用投票的方法决定其最终归属,最终获得非重叠的社团结构.本文选取4个经典社交网络数据集和1个真实世界数据集对N-TWD算法进行了验证,相比较其他社团划分算法(GN、NFA、LPA、CACDA),N-TWD时间复杂度较低,总体获取的社团模块度值更高.
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文献信息
篇名 基于三支决策的非重叠社团划分
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 复杂网络 社团划分 重叠节点 三支决策理论 粒化系数 层次聚类 社团结构 节点归属度
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 293-300
页数 8页 分类号 TP301
字数 6885字 语种 中文
DOI 10.11992/tis.201705013
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智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
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