复杂网络中重叠社区检测
【出 处】:
【作 者】:
张振宇
[1] ;
张珍
[1] ;
杨文忠
[1] ;
吴晓红
[1]
【摘 要】
社区检测是研究复杂网络结构的基础.在分析现有重叠社区检测算法的基础上,提出了一种基于边的重叠社区发现算法SAEC.算法将社区看成是由边构成的集合,通过定义边的相似度,得到概率转移矩阵.利用谱聚类方法自动确定社区数目,最后调用K-means算法实现重叠社区划分.通过随机生成网络和真实网络的测试,验证了该算法的有效性.
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