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题名基于自然最近邻居的社团检测算法
被引量：3
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作者
朱庆生
蒋天弘
周明强
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机构
重庆大学计算机学院软件理论与技术重庆市重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第12期3560-3563,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61272194)
重庆市自然科学基金资助项目(cstc2013jcyj A40046)
中央高校基本科研业务费资助项目(CDJZR11180003)
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文摘
针对传统社团检测算法无法判断网络中特殊节点和SCAN算法对于参数依赖性太大的缺点,提出了一种基于自然最近邻居概念的社团检测算法CD3N。算法利用自然最近邻居无参的特性,首先以结构相似度为基准,计算出网络节点的自然最近邻居,并依此构造小值最近邻域图;然后取邻域图中邻居数最多的节点为核心节点,根据可达关系,构造关于核心节点的社团;重复选取核心节点并构造社团的过程,直到没有可归入社团的节点。将算法应用到空手道俱乐部网络和海豚网络中,并与SCAN算法进行对比。实验结果表明,CD3N算法有效解决了参数敏感性问题,能够很好地进行社团检测。
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关键词
社团检测
复杂网络
自然最近邻居
结构相似度
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Keywords
community detection
complex network
natural nearest neighbors
structural similarity
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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