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基于共享最近邻探测社团结构的算法

高学东  王立敏  马红权  武森  
【摘要】:针对经典重叠社团结构发现的派系过滤算法中派系定义过于严格、算法缺乏实用性、时间复杂度高等问题,提出了一种基于共享最近邻的社团结构发现算法.该算法不仅可以对网络进行社团结构的划分,而且可以很好地把网络中的桥点找出,算法的时间复杂度约为O(nhk),其中n为网络中的节点数,h为核心社团的数目,k为网络中节点的最大节点度.为了验证该算法的正确率和性能,把该算法应用到计算机生成网络和真实网络中,并与著名的社团探测算法—GN算法和NF快速算法进行了比较.实验的结果表明所提出的算法是有效可行的.

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