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| 基于相似度投票的社区划分改进算法 | |
| 作者姓名： | 冯成强 左万利 王英 |
| 作者单位： | 吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012 |
| 摘 要： | 为快速、 准确地对日益复杂的大规模社会网络进行社区划分, 提出一种基于相似度投票的改进算法替代Louvain算法的底层划分, 解决了Louvain算法在底层划分收敛速度较慢, 并出现大量重复计算的缺点, 使社区划分更迅速. 由真实社会网络数据实验结果可见, 与Louvain算法相比, 改进算法在保持模块度基本不变的情况下, 效率显著提高, 划分的社区数更少、 社区结构更紧凑. |
| 关 键 词： | 相似度投票 社区划分 社区结构 Louvain算法 模块度 社区数 社会网络 |
| 收稿时间： | 2016-12-29 |
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