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基于局部模塊度的社團劃分算法

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  針對大多復雜網絡社團劃分算法不能快速發現最優節點加入社團的問題,提出一種利用節點親密度的局部社團劃分算法。引入節點親密度的概念量化社團與鄰居節點的關系,按照節點親密度由大到小選擇節點加入社團,最后以局部模塊度為指標終止局部社團擴展。在真實網絡和人工仿真網絡進行實驗,并與基于信息壓縮的隨機游走算法等4種典型社團劃分算法相比較,所提算法劃分結果的綜合評價指標( Flscore)和標準化互信息(NMI)均好于比較算法。實驗研究表明,所提算法具有較好的時間效率和準確度,適用于大規模網絡社團劃分。

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