【摘 要】
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针对星状社会网络,提出一种基于最大度节点扩展的社区发现算法.首先,计算网络中所有节点的度,选取节点的度大于等于阈值p的k个节点,以这k个节点为中心,与其各自的邻居节点形
【基金项目】
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绥化市2015年科技计划项目“基于社区发现的社交网络分析与研究”, 绥化学院青年基金资助项目（KQ1301002）, 黑龙江省大学生创新创业训练计划项目（201610236014）
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针对星状社会网络,提出一种基于最大度节点扩展的社区发现算法.首先,计算网络中所有节点的度,选取节点的度大于等于阈值p的k个节点,以这k个节点为中心,与其各自的邻居节点形成k个分散的初始社区,删除重叠度高于给定阈值q的小社区.然后,对出现在这些初始社区中的重叠节点,提出一种近邻方法,通过计算这些节点到所在社区的距离,将其划分到距离最近的社区.对于k个初始社区外的节点,采用同样方法,将其划入到相应距离最近的社区.在真实网络数据集上进行了实验,实验结果表明,该方法能有效地处理初始社区内外边缘部分的不确定节点的划
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