【摘 要】
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传统社区检测算法直接引入第三方算法会降低计算效率。为此,基于R-C模型,设计多分区权值约简有限区间限定算法进行微博社区检测。研究微博社区发现R-C模型,分析参数加权约简
【机 构】
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常州大学信息科学与工程学院,常州大学怀德学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61272367）,江苏省高校自然科学研究项目（14KJB520002）.
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传统社区检测算法直接引入第三方算法会降低计算效率。为此,基于R-C模型,设计多分区权值约简有限区间限定算法进行微博社区检测。研究微博社区发现R-C模型,分析参数加权约简曲线性质,借鉴凸优化问题解决方案,提出一种适用于多数参数值的最优分区求解算法。通过分区断点顺序搜索将参数范围限定在一组有限区间内,其中每个参数对应唯一的最优加权约简值,并且实现分区参数的同步优化,从而解决单一分区不利于更多信息均衡的问题。从新浪微博中获取数据集进行实验,结果表明,与基于主题与链接关系或基于标签传播的微博社区检测算法相比,该算
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