【摘 要】
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网络是一种呈现复杂系统的有效方法,现实生活中的许多数据集都能非常自然的以网络的形式表示。随着时代的发展,科技的进步,人类的社会生活中出现了种类繁多的社交应用,不仅丰
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网络是一种呈现复杂系统的有效方法,现实生活中的许多数据集都能非常自然的以网络的形式表示。随着时代的发展,科技的进步,人类的社会生活中出现了种类繁多的社交应用,不仅丰富了社会生活,也同时为社会网络的研究提供了重要的数据,分析这些数据并挖掘其规律逐渐被人们所重视。作为社会网络分析的主要研究方向之一,社区发现是一个具有重大现实意义的课题。近些年来,伴随着社交网络的飞速发展,学者们提出了许多社区发现算法。传统的方法更多是将节点作为研究的出发点,而近期研究则显示,相较于以节点为出发点的社区发现方法而言,以边为侧重点在某种层面上更具优势。因此,本文结合点社区和边社区的优点,采用网络中的局部信息进行挖掘,以边适应度和点相似性为基础,提出了新的社区挖掘算法。通过设定一条初始的边作为种子,为了得到该边所在的局部社区的社区结构,不断最大化一个适应度函数,并通过基于点相似性的模块度函数来进行边界点识别。而这条初始的种子边可以事先经过排序算法进行筛选。将算法的社区发现结果在计算机生成网络以及真实网络上进行测试,并且对比其他社区挖掘算法,实验结果表明本文算法获取了合理的社区结构。
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