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摘要:
针对层次聚类算法存在复杂度高、准确度低等问题,提出了一种基于最大生成树的社团划分算法.该算法重新定义了节点间相似度,并利用最大生成树进行初始聚类,然后根据社团相似度合并局部社团得到最终划分结果.算法不仅降低了时间复杂度,而且在划分社团的准确度方面有所提高.将该方法在真实网络与人工网络上进行验证和比对,实验结果表明基于最大生成树的社团划分算法能够快速、准确地划分出网络中的社团结构.
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文献信息
篇名 基于最大生成树的社团划分算法
来源期刊 微型机与应用 学科 工学
关键词 社团划分 层次聚类 最大生成树 节点相似度
年,卷(期) 2017,(7) 所属期刊栏目 软件与算法
研究方向 页码范围 15-18
页数 4页 分类号 TN929.12
字数 3820字 语种 中文
DOI 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.07.005
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 王林 西安理工大学自动化与信息工程学院 74 1063 14.0 31.0
2 王海新 西安理工大学自动化与信息工程学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (126)
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研究主题发展历程
节点文献
社团划分
层次聚类
最大生成树
节点相似度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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信息技术与网络安全
月刊
2096-5133
10-1543/TP
大16开
北京市海淀区清华东路25号(北京927信箱)
82-417
1982
chi
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