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一种联合拓扑与属性的社区模糊划分算法-计算机工程
第39 卷 第11 期 计 算 机 工 程 2013 年11 月
Computer Engineering November 2013
Vol.39 No.11
文献标识码文献标识码：：A
文献标识码文献标识码：： 中图分类号中图分类号：：TP393
文章编号文章编号：：1000——3428(2013)11——0035——06 中图分类号中图分类号：：
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一种联合拓扑与属性的社区模糊划分算法一种联合拓扑与属性的社区模糊划分算法
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郭进时郭进时，汤红波，汤红波，葛国栋，葛国栋
郭进时郭进时，，汤红波汤红波，，葛国栋葛国栋
( 国家数字交换系统工程技术研究中心，郑州 450002)
摘摘 要：要：现有的社区发现算法通常基于结构特性进行社区划分，对节点属性特征欠缺考虑。为此，提出一种基于模糊等价关系的
摘摘 要要：：
社区发现算法。用完全相异距离指数的概念将拓扑结构与属性特征相结合，以此作为隶属关系建立模糊等价关系矩阵，选择合适
的聚类阈值对网络进行社区划分。实验结果证明，与传统的 GN 算法相比，该算法发现社区的准确率较高，在相同社区内的节点
连接紧密且具有同质性。
关键词关键词：社会网络： ；社区发现；属性；完全相异距离；模糊矩阵；等价关系
关键词关键词：：
Community Fuzzy Dividing Algorithm
Combining Topology and Attribute
GUO Jin-shi, TANG Hong-bo, GE Guo-dong
(National Digital Switching System Engineering Technological RD Center, Zhengzhou 450002, China)
【【Abstract 】】Aiming at the problem that mo
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