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摘要
针对大型网络中社区发现优化方法的效率问题,提出一种局部社区发现方法 (LRW-LSA),从少量种子节点中识别本地社区的所有潜在社区成员。采用限制性随机游走进行采样处理,从种子节点出发得到一个相对较小的子图;利用种子的归一化指示向量对子图进行Lanczos迭代,得到相关节点与目标社区的隶属概率用以恢复出目标社区。在不同领域的真实数据集和合成数据集上进行实验,结果表明,LRW-LSA优于现有的社区发现方法。
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单位闽南师范大学; 中国石油大学（北京）
