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| 基于最短路径相似度的复杂网社团识别算法 | |
| 摘 要： | 基于最短路径的思想,定义新的节点相似度,利用谱平分算法来识别复杂网络的社团结构.首先根据节点间最短路径的思想计算改进的共享最近邻(SNN)相似度,将其标准化后求出标准化矩阵的特征值及特征向量,然后根据网络选取一定数目的第一非平凡特征向量作为聚类样本,利用FCM算法可识别网络的社团.实验结果表明,该算法对于社团结构不明显的网络划分效果很好. |
Shortest path similarity-based identification algorithm of communities in complex networks |
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