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社區(qū)檢測已經(jīng)成為了了解復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)的一個(gè)重要途徑。針對傳統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)聚類和鏈接聚類在發(fā)現(xiàn)重疊社區(qū)方面存在的兩種固有缺陷，即參數(shù)依賴和結(jié)果不穩(wěn)定，文中提出了一種基于中心團(tuán)的局部擴(kuò)展改進(jìn)算法CLEM，用于檢測重疊社區(qū)。該算法通過選取中心團(tuán)為核心種子，并在種子擴(kuò)展過程中懲罰被多次刪除的節(jié)點(diǎn)，改善所得結(jié)果的穩(wěn)定性;通過選取不依賴參數(shù)的適應(yīng)度函數(shù)，改進(jìn)其迭代計(jì)算過程，避免了適應(yīng)度函數(shù)的參數(shù)限制，并降低了計(jì)算復(fù)雜度。在合成網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)上測試的結(jié)果表明，與已有算法相比，所提算法在計(jì)算時(shí)間和準(zhǔn)確度上均有很好的表現(xiàn)。
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