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摘要:
提出了一种利用模块度最大化与社区结构属性相结合的社区发现方法.首先,针对基于模块度最大化的标签传播算法中存在的时间复杂度高的问题,引入传播距离参数,依据"先传播,后合并"的原则,降低了社区合并导致整个网络需要更新带来的较高时间复杂度;其次,结合社区结构的概念提出了基于模块度最大化的标签传播算法(CDMM-LPA);最后,基于网络数据集,验证并分析了CDMM-LPA算法的可行性.实验结果表明,CDMM-LPA算法在降低了时间复杂度的同时,获得了较高的模块度值和更加稳定的强社区结构.
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文献信息
篇名 社交网络中基于模块度最大化的标签传播算法的研究
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 模块度 传播距离 社区结构 标签传播 社区发现
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 25-33
页数 9页 分类号 TP301.6
字数 8667字 语种 中文
DOI 10.11959/j.issn.1000-436x.2017025
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 陈晶 燕山大学信息科学与工程学院 38 270 10.0 15.0
5 万云 燕山大学信息科学与工程学院 2 16 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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参考文献  (15)
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研究主题发展历程
节点文献
模块度
传播距离
社区结构
标签传播
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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