基于結(jié)構(gòu)相似度社團(tuán)檢測(cè)算法
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復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中普遍存在著一定的社團(tuán)結(jié)構(gòu),社團(tuán)檢測(cè)具有重要的理論意義和實(shí)際價(jià)值。為了提高復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中社團(tuán)檢測(cè)的性能,提出了一種基于結(jié)構(gòu)相似度仿射傳播的社團(tuán)檢測(cè)算法。首先,選取結(jié)構(gòu)相似度作為節(jié)點(diǎn)之間的相似性度量,并采用了一種優(yōu)化的方法來(lái)計(jì)算復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相似度矩陣;其次,將計(jì)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(jìn)行聚類;最后,得到最終的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法在LFR( Lancichinetti-Fortunato-Radicchi)模擬網(wǎng)絡(luò)上的社團(tuán)檢測(cè)平均標(biāo)準(zhǔn)化互信息(NMI)值為65.1%,要高于標(biāo)簽傳播算法(IPA)的45.3%以及CNM( Clauset-Newman-Moore)算法的49. 8%;在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上的社團(tuán)檢測(cè)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(tuán)檢測(cè)能力,能夠發(fā)現(xiàn)更高質(zhì)量的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。
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