【摘 要】
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大数据环境下社交网络的社团结构研究对解决很多现实问题有着重要的意义。社团通常被看作是有相对紧密的内部连接和比较稀疏的外部连接的子图,重叠是社团结构的一个重要特征
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大数据环境下社交网络的社团结构研究对解决很多现实问题有着重要的意义。社团通常被看作是有相对紧密的内部连接和比较稀疏的外部连接的子图,重叠是社团结构的一个重要特征。论文基于G(n,p)模型,提出了一种生成包含重叠社团的合成网络的方法,然后基于k-均值和随机游走设计了一种重叠社团的检测算法,并在合成网络上初步验证了该方法的可行性。
The research on the social structure of social networks in big data environment is of great significance for solving many practical problems. Communities are often viewed as subgraphs of relatively closely interconnected and sparsely-connected external connections, and overlap is an important feature of the community structure. Based on the G (n, p) model, this paper proposes a method to generate a synthetic network containing overlapping societies, and then designs an overlay community detection algorithm based on k-means and random walk, and verifies it on the synthetic network The feasibility of this method.
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