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1.
基于潜在特征的重叠社团识别算法
孙辉霞, 李跃新
计算机应用
2015, 35 (12):
3477-3480.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.12.3477
针对标签空间的指数增长这一问题,提出了一种基于潜在特征的重叠社团识别算法。首先,提出了一种包含重叠社团的网络产生式模型。根据该产生式模型,通过最大化目标网络的产生概率来推导网络中节点的潜在特征,并给出了优化目标函数。然后,通过将网络诱导为二部图,分析得出了潜在特征个数的下届,并据此对标签空间进行优化。实验表明,提出的重叠社团识别算法与BigClam算法相比较,在保持运行效率和查准率基本不变的前提下,可以明显提高检索结果的召回率。该算法可以有效地应对社团识别中标签空间的指数增长。
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