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题名ESN中基于贪婪派系扩张的重叠社区发现
被引量：2
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作者
卢志刚
吴露
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机构
上海海事大学经济管理学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期32-40,共9页
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基金
上海市自然科学基金(18ZR1416900)
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文摘
传统局部扩张方法在对企业社会化网络(ESN)中的重叠社区结构进行识别时,存在计算冗余与社区挖掘不彻底的问题。为此,提出一种基于贪婪派系扩张的重叠社区发现算法GFE。在原始ESN中寻找极大派系,根据派系间的关联程度计算其链接强度,将原始网络图转换成最大派系图。在最大化适应度函数的条件下,贪婪扩张最大派系图中的种子派系,以进行社区发现。在此基础上,比较社区差异度,合并近似重复的社区,从而优化重叠社区的层次结构。实验结果表明,GFE算法能有效发现ESN中的重叠社区结构,且运行效率高于CPM、LFM等算法。
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关键词
贪婪派系扩张
极大派系
企业社会化网络
社区发现
重叠社区
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Keywords
greedy factional expansion
maximal faction
Enterprise Social Network(ESN)
community discovery
overlapping community
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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