基于結(jié)構(gòu)相似度社團檢測算法
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標簽：檢測算法(25177)
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中普遍存在著一定的社團結(jié)構(gòu)，社團檢測具有重要的理論意義和實際價值。為了提高復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中社團檢測的性能，提出了一種基于結(jié)構(gòu)相似度仿射傳播的社團檢測算法。首先，選取結(jié)構(gòu)相似度作為節(jié)點之間的相似性度量，并采用了一種優(yōu)化的方法來計算復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相似度矩陣；其次，將計算得到的相似度矩陣作為輸入，采用快速仿射傳播（ FAP）算法進行聚類；最后，得到最終的社團結(jié)構(gòu)。實驗結(jié)果表明，所提算法在LFR（ Lancichinetti-Fortunato-Radicchi）模擬網(wǎng)絡(luò)上的社團檢測平均標準化互信息（NMI）值為65.1%，要高于標簽傳播算法（IPA）的45.3%以及CNM（ Clauset-Newman-Moore）算法的49. 8%；在真實網(wǎng)絡(luò)上的社團檢測平均模塊度值為53. l%，要高LPA算法的39. 9%以及CNM算法的47.8%，具有更好的社團檢測能力，能夠發(fā)現(xiàn)更高質(zhì)量的社團結(jié)構(gòu)。
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