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針對基于標簽傳播的復雜網(wǎng)絡(luò)重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法中預先輸入參數(shù)在真實網(wǎng)絡(luò)中的局限性以及標簽冗余等問題，提出一種基于標簽傳播的面向大規(guī)模學術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)模型。該模型通過尋找網(wǎng)絡(luò)中互不相交的最大極大團（UMC）并對每個UMC中的節(jié)點賦予唯一標簽來減少冗余標簽，提高社區(qū)發(fā)現(xiàn)的效率以及穩(wěn)定性。標簽更新時以UMC作為核心單位采用親密度的方式由中心向四周更新UMC鄰接節(jié)點的標簽及權(quán)重，以權(quán)重最大值的方式更新網(wǎng)絡(luò)中非UMC鄰接節(jié)點的權(quán)重。后期處理階段采用自適應閾值方式去除節(jié)點標簽中的噪聲，有效克服了預先輸入重疊社區(qū)個數(shù)在真實網(wǎng)絡(luò)中的局限性。通過在學術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)平臺——學者網(wǎng)數(shù)據(jù)集上的實驗表明，該模型能夠?qū)⒕哂幸欢ü残缘墓?jié)點劃分到同一個社區(qū)中，并為學術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)平臺進一步的好友推薦、論文分享等精確的個性化服務提供了支持。
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