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改进的谱二分法在重叠社团发现中的应用
引用本文:桂春. 改进的谱二分法在重叠社团发现中的应用[J]. 武汉大学学报(工学版), 2019, 0(4): 372-376
作者姓名:桂春
作者单位:西北民族大学数学与计算机科学学院
摘    要:社团发现算法在学术界得到了广泛的关注和研究,但是利用网络的边属性进行重叠社团发现的研究还比较新颖.通过将谱分析应用到边图上来发现重叠社团,谱二分法被改进为能够发现重叠节点的新算法.实验中改进的谱二分法与经典的边社团检测LC算法、分裂型的社区结构发现GN算法和派系过滤CPM算法在3个评价准则上进行对比,在3个真实网络上的实验结果表明本文提出的改进谱二分法效果更好,该算法不但实现了准确的社团划分,而且找到了社团之间的重叠节点.因此,可以认为基于拉普拉斯矩阵的谱二分法在以网络的边为研究对象时仍然适用,并且在边图上谱二分法实现了重叠社团发现的目的.

关 键 词:社团发现  特征值  谱二分法  拉普拉斯矩阵  重叠节点

Application of improved spectral bisection method to overlapping community discovery
Abstract:
Keywords:
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