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基于节点相似性的LFM社团发现算法
被引量：
9
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作者
杨晓波
陈楚湘
王至婉
《复杂系统与复杂性科学》
CSCD
北大核心
2017年第3期85-90,共6页
传统的局部适应度社团发现算法(LFM)在社团结构模糊的网络中精度下降严重。针对此问题,提出LFMJ算法。利用邻居节点信息和改进的杰卡德系数重构网络,使网络结构更为清楚,社团划分结果更为准确。为验证算法,选择了5种算法在LFR网络和真...
传统的局部适应度社团发现算法(LFM)在社团结构模糊的网络中精度下降严重。针对此问题,提出LFMJ算法。利用邻居节点信息和改进的杰卡德系数重构网络,使网络结构更为清楚,社团划分结果更为准确。为验证算法,选择了5种算法在LFR网络和真实网络中进行测试,包括LFMJ、LFM和传统的LPA算法以及性能较好的WT和FUA算法。结果表明:在标准LFR网络中,LFMJ精度高于LFM和LPA,与FUA和WT相当;在真实网络和具有重叠结构的LFR网络中,LFMJ精度优于其他4种算法。
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关键词
复杂网络
社团发现
节点相似性
杰卡德系数
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题名
基于节点相似性的LFM社团发现算法
被引量：
9
1
作者
杨晓波
陈楚湘
王至婉
机构
信息工程大学理学院理学院
河南中医
学院
第一附属医院呼吸科
出处
《复杂系统与复杂性科学》
CSCD
北大核心
2017年第3期85-90,共6页
基金
国家自然科学基金(81574100)
文摘
传统的局部适应度社团发现算法(LFM)在社团结构模糊的网络中精度下降严重。针对此问题,提出LFMJ算法。利用邻居节点信息和改进的杰卡德系数重构网络,使网络结构更为清楚,社团划分结果更为准确。为验证算法,选择了5种算法在LFR网络和真实网络中进行测试,包括LFMJ、LFM和传统的LPA算法以及性能较好的WT和FUA算法。结果表明:在标准LFR网络中,LFMJ精度高于LFM和LPA,与FUA和WT相当;在真实网络和具有重叠结构的LFR网络中,LFMJ精度优于其他4种算法。
关键词
复杂网络
社团发现
节点相似性
杰卡德系数
Keywords
complex network
community detection
vertex similarity
Jaccard coefficient
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于节点相似性的LFM社团发现算法
杨晓波
陈楚湘
王至婉
《复杂系统与复杂性科学》
CSCD
北大核心
2017
9
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