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利用堆数据结构实现邻域重叠社团结构挖掘

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摘要基于当前复杂网络中社团划分算法普遍存在算法复杂度过高以及重叠节点挖掘不准确的局限性,提出了一种高效、快速、准确的社团划分算法。基于贪婪算法,建立最大模块度矩阵,并采用堆数据结构,划分非邻域重叠社团。通过分析局部网络的连边情况,计算邻域社团的划分密度,以准确挖掘社团间的重叠节点。新算法经过仿真分析和实证研究表明,算法复杂度降到近线性。

DOI ojn20xexjr/1636761

作者任成磊;韩定定;蒲鹏;张嘉诚

机构地区不详

出处《复杂系统与复杂性科学》 2016年1期

关键词社团挖掘邻域重叠模块度划分密度时间复杂度

分类 [自然科学总论][系统科学]

出版日期 2016年01月11日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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复杂系统与复杂性科学

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