【摘 要】
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大多数社区发现是基于一种信息的,即从一个维度来划分社区。但在现实场景中,用户之间社区构成是受兴趣、社交关系、地域、教育背景等诸多因素共同影响形成的。这些多维信息有
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大多数社区发现是基于一种信息的,即从一个维度来划分社区。但在现实场景中,用户之间社区构成是受兴趣、社交关系、地域、教育背景等诸多因素共同影响形成的。这些多维信息有些是无向的,如兴趣相似度等;有些是有向的,如关注关系等。根据有向社区发现的原理,将多个维度的信息融合,提出一种面向多维复杂网络的有向社区发现（MDCD）算法。通过实验证明,MDCD算法相对于传统的多维社区发现方法 AMM算法,社区发现结果准确率提高了17.7%、F-measure值提高了0.068;与一维的兴趣相似度网络进行对比,MDCD算法的三
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