重叠社区检测论文

网络研究中非常重要的问题之一,过去十年里,有众多解决该问题的算法被提出,这些算法主要包括层次聚类的算法以及基于函数优化的算法。研究的网络类型主要

示例. 非重叠就是指每个节点都将会被划分到唯一的一个社区，今天将介绍一种重叠社区发现算法，重叠社区简单的说就是一个节点可能属于多个社区，例如，你本

在传统的社区检测算法中,重叠社区检测算法较非重叠社区检测算法更符合真实的网络划分,故本文基于经典的标签传播算法SLPA提出两种改进的重叠社区检测算法。论文

摘要:社区检测是机器学习的一个基本问题。 虽然深学习已经在许多graphrelated任务渐露,开发神经型号为社区发现已收到令人惊讶的一点关注。 现有的几个方法的重点是检测不相交的社区

提供一种社交网络中基于节点间相似性的重叠社区检测方法及系统,在社交网络环境中融合了网络结构信息与节点属性信息的相似性计算方法,然后在此基础之上提出了融合节点相似性的重叠社区发现算法,以

此时,我们就需要采用重叠(overlapping)社区检测算法了[7]。重叠社区检测算法包括以下几个大类:以CPM[8]为代表的Clique Percolation(团渗透)类方法、以LinkComm[9]为代表的的边划分(L

本文综述了重叠社区检测算法、质量度量和基准的研究现状。本文详细比较了不同的算法(共14种)。 除了社区层面的评估外，我们还提出了一个评估算法检测重叠节

复杂网络中的重叠社区结构检测算法研究-电子与通信工程专业论文.docx,摘要I 摘要 I 摘要II 摘要 II 万方数据 万方数据 万方数据 万方数据 摘要 现实世界中的很

为了更便捷准确地进行重叠社区检测，考虑从多个非重叠社区结构中推断出重叠社区，提出一种集成重叠社区检测(IOCD)算法。首先，根据基础社区检测(CD)算法