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谱社区检测算法多基于结构对网络进行划分,往往受限于划分数量且难以控制重叠程度。设计了面向属性网络的谱社区检测算法,可将属性网络划分为任意数量的可重叠社区并有效发现离群点。具体地,首先,从结构和属性两方面综合考虑,基于加权模块度设计了最大化到节点向量化的分区映射方法;其次,给出簇中心向量的初始选择策略,并将其融合在面向属性网络的重叠度和离群度制约中,实现重叠社区的发现;再次,设计节点分配策略,计算节点与簇中心向量的内积,将节点分配给具有最高内积的社区;最后,结合节点隶属情况,高效地在属性网络中检测出结构紧密、可重叠和具有离群点的社区。此外,将本文算法应用于现实世界的多个网络,验证了本文算法的有效性和效率。 相似文献
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目的 研究Emoji设计中面孔轮廓形状对人们使用意愿的影响,为武汉本地文化遗产活化提供理论支持与借鉴。方法 向被试者展示8个具有不同情绪内容和面孔轮廓形状的汉口水塔Emoji,通过问卷的形式分别对被试者的共情能力、感知情绪强度、使用意愿等进行测量。结果 验证了Emoji的面孔轮廓形状对人们感知情绪强度与使用意愿的影响。结论 对汉口水塔Emoji而言,相比倒三角形,人们对面孔轮廓形状为圆形的Emoji具有更强的使用意愿。其中,感知情绪强度在轮廓形状与使用意愿之间起到中介作用,而人们能从面孔轮廓形状与表情内容情绪一致的Emoji中感知到更强的情绪;个体的共情能力对情绪强度的感知具有显著的调节作用。以上研究给人们的启示是,在设计类似主题的Emoji时需考虑面孔轮廓形状对情绪表达和使用意愿的影响,避免产生歧义。 相似文献
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