資料介紹
傳統(tǒng)局部擴(kuò)張方法在對(duì)企業(yè)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)(ESN)中的重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)進(jìn)行識(shí)別時(shí),存在計(jì)算冗余與社區(qū)挖掘不徹底的問(wèn)題。為此,提出一種基于貪婪派系擴(kuò)張的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法GFE。在原始ESN中尋找極大派系,根據(jù)派系間的關(guān)聯(lián)程度計(jì)算其鏈接強(qiáng)度,將原始網(wǎng)絡(luò)圖轉(zhuǎn)換成最大派系圖。在最大化適應(yīng)度函數(shù)的條件下,貪婪擴(kuò)張最大派系圖中的種子派系,以進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上,比較社區(qū)差異度,合并近似重復(fù)的社區(qū),從而優(yōu)化重疊社區(qū)的層次結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,GFE算法能有效發(fā)現(xiàn)ESN中的重疊社區(qū)結(jié)構(gòu),且運(yùn)行效率高于CPM、LFM等。
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